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图像复原引言：随着科技的迅速发展，数字图像处理成为了一门独立的学科，其中图像复原是其中一个重要的研究领域。
图像复原的目标是通过对损坏的图像进行修复和恢复，以获得更清晰和更精确的图像。
通过图像复原技术，人们可以在医学影像、监控图像、卫星图像、摄影作品等领域中得到更好的图像质量和视觉效果。
一、图像复原的意义图像复原技术对现代社会来说具有重要意义。
在医学领域，医生可以通过对恢复后的医学影像进行分析和研究，提高诊断的准确性。
在监控领域，清晰的图像可以更好地帮助警方破案、预防犯罪。
在卫星图像领域，图像复原技术可以帮助科学家们更准确地观察天气变化、地质特征等。
而在摄影作品领域，图像复原技术可以提高摄影师的作品质量，带来更好的视觉享受。
二、图像复原的挑战图像复原是一项具有挑战性的任务，主要由以下因素导致：1. 噪声：在图像采集过程中，噪声是不可避免的。
噪声会降低图像的质量，影响后续的图像复原。
2. 失真：图像损坏或失真是图像复原的主要障碍之一。
常见的图像失真包括模糊、伪影、亮度不均匀等。
3. 缺失信息：有时候，图像可能存在部分缺失的情况，需要通过图像复原技术来填补缺失的信息。
4. 高维度数据：随着技术的发展，现代图像变得越来越高维度。
复原高维度图像比低维度图像更具挑战性。
三、图像复原的方法图像复原的方法主要分为：1. 经典方法：经典图像复原方法通常基于统计学原理和信号处理技术，如均值滤波、中值滤波、Wiener滤波等。
这些方法简单且效果明显，在一些应用场景中仍然得到广泛使用。
2. 基于模型的方法：基于模型的方法通过对图像的潜在模型进行建模和分析，提供更高质量的图像复原效果。
这些方法通常基于数学模型，如稀疏表示、小波变换等，来描述和恢复图像的特征和结构。
3. 机器学习方法：近年来，随着机器学习的兴起，越来越多的图像复原方法开始采用深度学习技术，如卷积神经网络(CNN)。
机器学习方法通过训练大量图像数据集，来学习复原图像的模式和特征，从而得到更准确和鲁棒的图像复原结果。
图像复原1、实验目的1、 熟练掌握图像的几何操作原理，图像几何变换的程序设计技术，可以按要求完成对任意图像几何变换。
2、掌握图像复原的原理及常用图像复原方法。
2、实验原理图像恢复指将退化的图像尽量恢复到原来的状态。
1、几何校正图像与原景物图像相比，会产生比例失调，扭曲，我们把这类图像退化现象称之为几何畸变，消除几何畸变的复原过程，称几何校正。
设两幅图像坐标系统之间几何畸变关系能用解析式来描述若函数h1(x,y)和h2(x,y)已知，则可以从一个坐标系统的像素坐标算出在另一坐标系统的对应像素的坐标。
在未知情况下， 通常h1(x,y)和h2(x,y)可用多项式来近似。
几何校正分平移、旋转、缩放、镜像、转置。
（1）图像旋转使用B=imrotate(A,angle,method); angle 是旋转的角度(单位是“度”)；method 是插补的方法，可以是nearest （最邻近插补）,bilinear （双线性插补）,bicubic （双立方插补）。
还可使用B= B=imrotate(A,angle,method,’crop ’); crop 表示剪切。
（2）图像剪切使用：x2=imcrop(x,map),对索引图像进行交互式剪切；I2=imcrop(I), 对灰度图像进行交互式剪切；RGB2＝imcrop(rgb)，对彩色图像进行交互式剪切；x2=imcrop(x,map ，RECT)，对索引图像进行非交互式剪切；I2=imcrop(I ，RECT), 对灰度图像进行非交互式剪切；rgb2＝imcrop(rgb ，RECT)，1(,)x h x y '=2(,)y h x y '=1100N N ij ij i j x a x y --=='=∑∑1100N N i j ij i j y b x y --=='=∑∑对彩色图像进行非交互式剪切；RECT是四元素向量[xmin ymin width height] 例如：rgb2＝imcrop(rgb，[100 100 80 10])，（3）图像缩放使用B=imresize(A,m,method) 返回为A的m倍]大小的图像；b=imresize(A,[mrows ncols],method),返回为mrows× ncols]大小的图像。
图像复原知识点总结图像复原的基本原理是利用数学模型和算法，对受损图像的信息进行分析和重建。
图像复原的关键问题包括去噪、去模糊、超分辨率等，这些问题对应着图像受损的不同原因和方式。
下面将对图像复原的关键知识点进行总结和介绍。
1. 去噪图像去噪是图像复原的一个重要环节，其目的是消除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。
图像的噪声主要包括加性噪声、乘性噪声、混合噪声等。
常见的去噪算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、小波变换去噪等。
这些算法能够有效地去除图像中的噪声，恢复出原始图像的细节和特征。
2. 去模糊图像模糊是指图像在传感器采集、传输过程中受到的损失，导致图像细节模糊不清。
常见的图像模糊类型包括运动模糊、模糊、退化等。
图像复原技术能够通过模型逆滤波、Wiener滤波、Lucy-Richardson算法等方法，对模糊图像进行重建，提高图像的清晰度和细节。
3. 超分辨率超分辨率是指利用一系列低分辨率图像，通过插值、重建等技术，获得高分辨率图像的过程。
超分辨率技术对图像复原具有重要意义，能够提高图像的细节和清晰度，使得图像能够更好地适应人类视觉和计算机处理。
常见的超分辨率算法包括基于插值的方法、基于优化的方法、基于深度学习的方法等。
4. 图像复原的评价指标图像复原的效果可以通过一系列评价指标来进行评估。
常见的评价指标包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似度指标（SSIM）、均方误差（MSE）等。
这些评价指标能够客观地反映图像复原算法的性能和效果，有助于选择合适的算法和参数进行图像复原。
5. 图像复原的应用图像复原技术在图像处理领域有着广泛的应用。
例如，在医学影像领域，图像复原能够提高医学影像的质量和清晰度，有助于医生对病情进行更准确的判断和诊断。
在监控系统中，图像复原能够提高监控图像的质量，减少模糊和噪声影响，提高监控系统的可靠性和效果。
在航天航空领域，图像复原能够提高遥感图像的质量和清晰度，对地球观测、气象预测等方面有着重要的应用价值。
实验五、图象复原一、实验目的1．了解图象退化的几种原因；2．掌握对相应退化原因的复原方法。
二、实验内容1．使用函数fspecial( )和imfilter( )模拟产生退化图象；2．对于不同的噪声引起图像的退化，采用不同的滤波方法复原图象。
3．学会使用维纳滤波器deconvwnr()函数对图像进行复原的方法。
三、实验步骤1．加性噪声退化图象用imnoise( )函数给图象加噪声，如增加高斯白噪声。
使用平滑滤波器对其进行滤波，可达到复原图像的效果x=imread(‘cameraman.tif’);x=imnoise(x,’gaussian’)imshow(x)h=fspecial(‘average’)y=imfilter(x,h);figureimshow(y)2、周期噪声退化图像对于周期噪声可以通过频域滤波来减弱或消除，实现复原图像。
实验五文件夹中有被正弦周期噪声污染退化的图像'pout_g_64.bmp'，使用理想带阻滤波器对其频域滤波，复原图像。
(1) pout_g_64.bmp图像及其傅立叶谱见下图。
(2) 构造理想带阻滤波器close allx=imread('pout_g_64.bmp');xm=size(x,1); xn=size(x,2);M2=floor(xm/2); N2=floor(xn/2);u=-M2:1:M2-1; v=-N2:1:N2-1;[U,V]=meshgrid(u,v);D=sqrt(U.^2+V.^2);D0=64;W=4;H=double(D<(D0-W/2)|D>(D0+W/2));figureMesh(U,V,H) ;title('D0=64,W=4,理想带阻滤波器')思考：使用上述理想带阻滤波器对’pout_g_64.bmp’图像进行频域滤波，得到复原图像，结果类似下图。
close allx=imread('pout_g_64.bmp');xm=size(x,1); xn=size(x,2);M2=floor(xm/2); N2=floor(xn/2);u=-M2:1:M2-1; v=-N2:1:N2-1;[U,V]=meshgrid(u,v);D=sqrt(U.^2+V.^2);D0=64;W=4;H=double(D<(D0-W/2)|D>(D0+W/2));F=fft2(x);f=fftshiFt(F);G=f.*H;subplot(121)imshow(real(G));title('频域滤波')GG=fftshift(G);I=ifft2(GG);subplot(122)imshow(uint8(I))title('复原后图像')3、运动模糊退化图像给图像添加运动模糊，使用deconvwnr（）维纳滤波器进行图像复原。
数字图像处理实验——图像恢复班级：信息10—1姓名：张慧学号：36实验四、图像复原一、实验目的1了解图像退化原因与复原技术分类化的数学模型；2熟悉图像复原的经典与现代方法；3热练掌握图像复原的应用；4、通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的图像复原。
二、实验原理：图像复原处理是建立在图像退化的数学模型基础上的，这个退化数学模型能够反映图像退化的原因。
图像的退化过程可以理解为施加于原图像上的运算和噪声两者联合作用的结果，图像退化模型如图1所示，可以表示为：g ( x, y ) H [ f ( x, y )] n( x, y ) f ( x, y )h( x, y ) n( x, y) （1）图1 图像退化模型(1)在测试图像上产生高斯噪声lena图-需能指定均值和方差；并用滤波器（自选）恢复图像；噪声是最常见的退化因素之一，也是图像恢复中重点研究的内容，图像中的噪声可定义为图像中不希望有的部分。
噪声是一种随机过程，它的波形和瞬时振幅以及相位都随时间无规则变化，因此无法精确测量，所以不能当做具体的处理对象，而只能用概率统计的理论和方法进行分析和处理。
本文中研究高斯噪声对图像的影响及其去噪过程。
①高斯噪声的产生：所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
一个高斯随机变量z的PDF可表示为：P（z）()22x pz u2σ-⎡⎤-⎢⎥⎣⎦（2）其中z代表灰度，u是z的均值，σ是z的标准差。
高斯噪声的灰度值多集中在均值附近。
图2 高斯函数可以通过不同的算法用matlab 来产生高斯噪声。
②高斯噪声对信号的影响噪声影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程，在图像中加高斯噪声通常会使图像变得模糊并且会出现细小的斑点，使图像变得不清晰。
③去除高斯噪声的一些方法去除高斯噪声的方法有直方图变换，低通滤波，高通滤波，逆滤波，维纳滤波，中值滤波等。
本文应用高斯平滑滤波进行去噪处理。
Matlab之图像复原技术（⼗）在图像的采集、传送和转换过程中，会加⼊⼀些噪声，表现为图像模糊、失真、有噪声等。
在实际应⽤中需要清晰的、⾼质量的图像。
图像复原就是要尽可能恢复退化图像的本来⾯⽬，它是沿图像退化的逆过程进⾏处理。
典型的图像复原技术是根据图像退化的先验知识建⽴⼀个退化模型，以此模型为基础，采⽤各种逆退化处理⽅法进⾏恢复，得到质量改善的图像。
故将详细的介绍图像复原技术，主要包括图像的噪声模型、图像的滤波以及常⽤的图像复原⽅法等。
⽬录图像复原在数字图像处理中有⾮常重要的研究意义。
图像复原最基本的任务是在去除图像中的噪声的同时，不丢失图像中的细节信息。
然⽽抑制噪声和保持细节往往是⼀对⽭盾，也是图像处理中⾄今尚未很好解决的⼀个问题。
图像复原的⽬的就是为了抑制噪声，改善图像的质量。
图像复原和图像增强都是为了改善图像的质量，但是两者是有区别的。
区别在于：图像增强不考虑图像是如何退化的，⽽是试图采⽤各种技术来增强图像的视觉效果图像复原需要知道图像退化的机制和过程等先验知识，据此找到⼀种相应的逆处理⽅法，从⽽得到恢复的图像图像噪声模型数字图像的噪声主要来⾃图像的采集和传输过程。
图像传感器的⼯作受到各种因素的影响。
例如在使⽤CCD摄像机获取图像时，光照强度和传感器的温度是产⽣噪声的主要原因。
图像在传输过程中也会受到噪声的⼲扰。
图像噪声按照噪声和信号之间的关系可以分为加性噪声和乘性噪声两种。
噪声是不可预测的，只能⽤概率统计⽅法来认识的随机误差。
下⾯介绍常见的噪声:1、⾼斯噪声2、椒盐噪声3、均匀分布噪声4、指数分布噪声5、伽玛分布噪声在MATLAB中，可以通过函数imnoise( )给图像添加噪声，该函数可以得到⾼斯分布噪声、椒盐噪声、泊松分布噪声和乘性噪声。
该函数的调⽤格式为：J=imnoise(I, type, parameters)该函数对图像I添加类型为type的噪声，type对应的噪声类型如下：matlab语⾔名称‘gaussian’⾼斯噪声‘localvar’0均值⽩噪声‘poisson’泊松噪声‘salt & pepper’椒盐噪声‘speckle’乘性噪声参数parameters为对应噪声的参数，如果不设置parameters则采⽤系统的默认值。
