非盲图像复原综述

超分辨率图像重建方法综述随着图像采集技术的不断发展，高分辨率图像在许多领域的应用越来越广泛。

然而，由于受到成像设备、传输介质等因素的限制，很多时候我们只能获取到低分辨率的图像。

为了克服这一限制，超分辨率图像重建技术应运而生。

本文将综述超分辨率图像重建的基本原理、常用方法及其优缺点，并探讨未来的研究方向。

超分辨率图像重建是指在给定一组低分辨率图像的情况下，通过一定的技术手段重建出高分辨率图像的过程。

这一技术在安全监控、医疗影像、遥感图像等领域的应用尤为广泛。

传统的超分辨率图像重建方法主要包括插值法、边缘保持法、频域法等。

这些方法通常基于图像的统计特性和先验知识，以优化图像的视觉效果和重建出更高分辨率的图像。

然而，这些方法往往受到噪声、运动模糊等因素的干扰，且对初始图像的质量要求较高。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，许多研究者将深度学习应用于超分辨率图像重建，取得了显著的成果。

深度学习方法通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，能够更有效地重建出高分辨率图像。

例如，卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）已被广泛应用于超分辨率图像重建。

卷积神经网络通过训练低分辨率图像与对应的高分辨率图像之间的映射关系，能够实现高分辨率图像的重建。

然而，这种方法需要大量的标注数据，且训练过程较为复杂。

生成对抗网络则通过引入竞争机制，使生成的高分辨率图像更加真实、自然。

然而，GAN的训练过程通常较为不稳定，且需要精心设计的网络结构。

超分辨率图像重建技术已取得了显著的成果，但仍存在一些不足和挑战。

深度学习方法需要大量的标注数据进行训练，而标注数据的获取往往是一项耗时耗力的工作。

目前的超分辨率图像重建方法仍难以处理复杂的场景和噪声干扰，如运动模糊、压缩失真等。

超分辨率图像重建方法的计算复杂度较高，实时性是亟待解决的问题。

未来研究方向方面，我们提出以下几点建议：可以研究更为有效的数据增强技术，以减少对标注数据的依赖。

怎么把模糊的图像处理的清晰导言：在数字图像处理中，模糊的图像是一种常见的问题，不论是由于摄影设备或者手抖等原因所导致的模糊图像都会影响我们对图像的观感以及信息的获取。

但是，幸运的是，通过一些简单的技术和工具，我们可以将模糊的图像处理得更加清晰。

本文将介绍几种常用的方法和技巧，帮助读者处理模糊的图像。

一、基于滤波的方法1.1 均值滤波均值滤波是一种常见的图像处理方法，它通过取一个像素点周围区域的像素值的平均值来减小图像的噪声。

对于模糊的图像，可以尝试应用均值滤波来提高图像的清晰度。

这可以通过图像处理软件或者编程语言提供的函数来实现。

1.2 高斯滤波高斯滤波是另一种常见的图像处理方法，它利用高斯函数对图像进行滤波，以减小图像中的噪声并提高图像的清晰度。

与均值滤波相比，高斯滤波能更加准确地处理图像，因为它考虑了像素点之间的权重关系。

二、基于图像增强的方法2.1 图像锐化图像锐化是一种常见的图像增强技术，它通过强调图像中的边缘和细节来增加图像的清晰度。

对于模糊的图像，可以尝试应用图像锐化算法来使边缘更加清晰，从而提高整体图像的清晰度。

2.2 噪声去除噪声是导致图像模糊的主要原因之一。

通过应用噪声去除算法，可以有效地减小图像中的噪声，从而提高图像的清晰度。

常见的噪声去除算法有中值滤波、小波去噪等。

三、基于图像复原的方法3.1 盲复原盲复原是一种利用模糊图像的统计信息恢复原始清晰图像的方法。

它假设模糊过程是已知的，但是模糊参数未知，通过估计模糊参数的值以及应用逆滤波器来复原清晰图像。

盲复原方法对于处理一些特定类型的模糊图像非常有效。

3.2 反卷积反卷积是一种常见的图像复原技术，它可以通过估计模糊核函数的频谱信息，对模糊图像进行逆滤波以复原清晰图像。

然而，反卷积可能会引入一些其他的噪声，因此需要结合其他方法来进一步处理。

四、其他注意事项4.1 图像格式选择在处理模糊图像时，选择合适的图像格式是非常重要的。

对于某些图像格式来说，可能会存在信息损失的情况，这会对图像处理产生一定的影响。

离焦模糊图像复原技术综述于春和;祁奇【摘要】数字图像复原是将已经退化的图像恢复到退化前的原始图像,用来获取自己需要的信息.近年来,图像复原技术虽然得到了广泛的研究,但是依然存在一些问题,有些算法需要做些改进.先介绍了图像复原技术,了解该技术的数学背景;然后介绍了离焦模糊图像的成因以及光学模型对现阶段广泛应用的离焦模糊图像的复原技术进行了概述,并指出了它们在应用时所存在的问题;最后总结了近几年大家在应用这些算法时所做的改进.【期刊名称】《沈阳航空航天大学学报》【年(卷),期】2018(035)005【总页数】7页(P57-63)【关键词】离焦模糊图像复原;逆滤波法;维纳滤波法;最大熵复原法;约束最小二乘法【作者】于春和;祁奇【作者单位】沈阳航空航天大学电子信息工程学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学电子信息工程学院,沈阳110136【正文语种】中文【中图分类】TN73.4图像复原也叫做图像恢复，该技术属于图像处理范畴，在许多领域都有着非常广泛的应用前景。

图像复原实际上就是对已经退化的图像进行处理，是图像退化的反向过程，首先估计图像退化的过程，建立起图像退化的模型，通过计算复原成尽量接近原图像的效果。

根据不同的需要，将退化后的图像各个部分进行复原可以得到许多有用的信息[1]。

例如在刑事侦查中，可以通过图像复原的方式对逃逸车辆的车牌进行恢复等。

1 图像复原的基础图像复原技术主要是通过对退化图像的模糊和噪声建立数学模型，然后通过模型的逆过程来求解原图像。

但是这种求解过程大都是近似的，一般用某些最佳准则来作为约束。

模糊图像都具有相同的图像退化模型，常常用数学表达式来表示退化的过程，如图1所示。

图1 图像退化模型该模型的方程式可用公式(1)表示。

g(x,y)=H(f(x,y))+n(x,y)(1)其中h(x,y)是点扩散函数，就是模糊函数，f(x,y)是清晰图像，n(x,y)是噪声(一般默认高斯白噪声)，g(x,y)是退化后的模糊图像。

图像去雾算法研究综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，图像去雾技术已成为近年来的研究热点之一。

图像去雾旨在从有雾的图像中恢复出清晰、无雾的图像，从而提高图像的质量和视觉效果，为后续的图像处理和分析提供更为准确和可靠的信息。

本文旨在对图像去雾算法进行全面的研究综述，探讨各种去雾算法的原理、优缺点及适用场景，以期为后续的研究提供参考和借鉴。

本文将对图像去雾技术的研究背景和意义进行介绍，阐述图像去雾在各个领域中的应用价值。

接着，本文将从去雾算法的基本原理出发，详细介绍各种去雾算法的实现过程，包括基于物理模型的去雾算法、基于深度学习的去雾算法等。

在此基础上，本文将对各种去雾算法的性能进行评估，包括去雾效果、计算复杂度、实时性等方面的比较和分析。

本文还将对去雾算法的未来发展趋势进行展望，探讨去雾算法在新技术、新场景下的应用前景。

本文期望通过全面、系统的综述，为图像去雾技术的研究提供有益的参考和启示，推动图像去雾技术的进一步发展。

二、图像去雾技术基础理论图像去雾技术，作为计算机视觉和图像处理领域的一个重要研究方向，其基础理论涉及大气散射模型、图像增强与复原、深度学习等多个方面。

深入了解这些基础理论，对于设计和实现有效的去雾算法至关重要。

大气散射模型：大气散射模型是图像去雾算法的理论基础，其中最具代表性的是McCartney模型。

该模型描述了光线在大气中的传播和散射过程，将观察到的图像分解为直接衰减部分和大气光散射部分。

通过估算这两个部分，可以恢复出清晰的无雾图像。

图像增强与复原：图像增强和复原技术在去雾过程中发挥着重要作用。

图像增强技术，如对比度增强、色彩增强等，可以提高图像的视觉效果，使去雾后的图像更加清晰自然。

而图像复原技术则通过去除图像中的噪声和失真，恢复图像的原始信息，进一步提高去雾效果。

深度学习：近年来，深度学习在图像去雾领域取得了显著进展。

通过构建深度神经网络模型，可以学习到去雾过程的复杂映射关系，从而实现更加精确和高效的去雾。

什么叫图像复原？与图像增强有什么区别？
图像复原
常用图像变换算法：
（1）逆滤波；
（2）维纳滤波（Wiener Filter）；
（3）盲卷积
22、什么叫图像复原？与图像增强有什么区别？
图像在形成、传输和记录中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，导致图像质量下降，这一现象称为图像退化。

图像复原和图像增强是有区别的，虽然二者的目的都是为了改善图像的质量，但图像增强不考虑图像是如何退化的，只通过试探各种技术来来增强图像的视觉效果。

因此，图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看着舒服就行。

而图像复原则完全不同，需知道图像退化的机制和过程等先验知识，据此找出一种相应的逆过程解算方法，从而得到复原的图像。

如果图像已退化，应先做复原处理，再做增强处理。

23、说出几种图像退化：
图像模糊、失真、有噪声等
24、什么是维纳滤波器？
是一种以最小平方为最优准则的线性滤波器，在一定的约束条件下，其输出与给定函数的差的平方达到最小，通过数学运算最终可变为可变为一个拖布列兹方程的求解问题，是利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性混有噪声的信号进行滤波。

25、说出几种常用的图像复原方法？
代数恢复方法：无约束复原；约束最小二乘法
频域恢复方法：逆滤波恢复法；去除由均匀运动引起的模糊；维纳滤波复原法
图像压缩编码
常用图像变换算法：。

图像处理技术综述图像处理技术是应用于计算机视觉、计算机图形学、人工智能等领域的一种技术，用于改善或增强图像的质量、可视性、信息含量或拟合特定需求。

在当今信息技术快速发展的时代，图像处理技术已被越来越广泛地应用于医学、军事、安全监控、遥感、交通、广告等领域。

一、图像处理的基本流程1、获取图像首先需要获得图像，其方式很多。

例如，用专业摄像机或手机或扫描仪捕获图像。

另外，从互联网或其他共享资源中获取的图像也可以作为处理对象。

2、预处理图像在采集到图像数据后，需要对图像进行预处理。

这主要是为了去除噪声和畸变，以便更好地处理图像数据。

一些常见的操作包括滤波、均衡化、归一化和旋转等。

3、分割图像将图像分成若干个区域，通过分析这些区域来获取有用的信息。

分割可以基于颜色、亮度、纹理、图像特征、形状等进行。

4、提取特征提取图像中的特征是使用智能算法和其他技术来描述图像中重要的信息。

这些特征可以是纹理、边缘、角点或其他模式，并且可以用来判断图片是否满足特定要求。

5、抽取结构信息对于一些需要对图像进行量化和分析的应用，可以从图像中提取出具有代表性的结构信息。

应用某些算法，通过获取的特征和结构信息来分析图像。

根据分析的结果，可以识别物体、建立模型、人机交互等等。

图像滤波是一种常用的基本方法，它主要用于去除图像中的噪声。

常见的滤波方法有平均滤波、高斯滤波、中值滤波等。

图像增强技术是指通过算法将低质量的图像improved以获得更高质量的图像，例如提高对比度、清晰度、亮度等。

图像压缩是将数字图像压缩到尽可能小的空间，使其更容易存储和传输。

最常用的压缩方式是JPEG和PNG。

图像分割是将图像分割成不同的部分，每个部分对应相应的特征，这些部分组成面向目标识别和跟踪的区域。

常用而有效的算法包括K均值聚类、分水岭算法等。

特征提取是将图像中的信息抽象化作为特定可识别模式。

从图像中提取特征通常需要使用泛函分析和模式识别技术。

6、目标识别目标识别即在图像中找到和辨识特定目标，它应用于许多领域，例如医疗图像识别、移动机器人、军事目标等重要领域。

泊松噪声污染模糊图像的非盲去卷积方法董文德;杨新民;段然;郭晓鸿;林丹;秦树鑫【摘要】针对被泊松噪声污染的模糊图像复原问题，提出了一种非盲去卷积方法，该方法在泊松概率模型的基础上引入高斯尺度混合型马尔科夫专家场模型作为正则条件，并使用迭代方向乘子法对所得的最优化问题模型进行求解。

实验结果表明：该方法能够对泊松噪声污染的模糊图像进行有效复原，获得高质量复原图像。

%This paper proposes a non-blind image deconvolution method for restoring blurred image contaminated by Poisson noise. This method is constructed based on the Poisson noise model and in-troduces the Gaussian Scale Mixture Fields of Experts( GSM FoE) for regularization. The problem is solved with the alternating direction method ofmultipliers( ADMM) . Experimental results show that the proposed method can effectively restore blurred image contaminated by Poisson noise and achieve results of high quality.【期刊名称】《南京理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(040)004【总页数】6页(P404-409)【关键词】泊松噪声;非盲去卷积;高斯尺度混合型马尔科夫专家场;正则化【作者】董文德;杨新民;段然;郭晓鸿;林丹;秦树鑫【作者单位】中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京210007;中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京210007;中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京210007;中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京210007;中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京210007;中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京210007【正文语种】中文【中图分类】TP391图像模糊是一种常见的图像退化过程,通常由于成像系统颤振等外界因素的影响而产生,在数学上,可用清晰图像与点扩散函数的卷积模型来表述。

图像增强和复原以及图像变换的区别和特征一、三者的共同点：体现在都是对图像进行后处理，实现的共同目的是能够使图像表现出更好的视觉效果。

二、三者的区别和各自主要特征图像增强：利用一定的技术手段，不用考虑图像是否失真（即原始图像在变换后可能会失真）而且不用分析图像降质的原因。

针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。

图像复原：针对质量降低或者失真的图像，恢复图像原始的内容或者质量。

图像复原的过程包含对图像退化模型的分析，再对退化的图像进行复原。

图像退化是由于成像系统受各种因素的影响，导致了图像质量的降低，称之为图像退化。

这些因素包括传感器噪声、摄像机聚焦不佳、物体与摄像机之间的相对移动、随机大气湍流、光学系统的象差、成像光源和射线的散射等。

图像复原大致可以分为两种方法：一种方法适用于缺乏图像先验知识的情况，此时可对退化过程建立模型进行描述，进而寻找一种去除或消弱其影响的过程，是一种估计方法；另一种方法是针对原始图像有足够的先验知识的情况，对原始图像建立一个数学模型并根据它对退化图像进行拟合，能够获得更好的复原效果。

图像变换：图像可以看作是一个矩阵，所谓图像变换，就是通过变换矩阵，将图像矩阵变换成另一个矩阵。

变换后的矩阵能得到某些图像的信息。

通常，变换后的图像能体现图像的频率特征，可以用于图像的数据压缩和各种处理。

实现图像变换的手段有数字和光学两种形式，常用的有三种变换方法。

①傅里叶变换②沃尔什-阿达玛变换③离散卡夫纳－勒维变换。

使用计算机视觉技术进行图像修复与复原的技巧与注意事项概述：随着计算机视觉技术的快速发展，人们对于图像修复与复原也有了更高的期望。

计算机视觉技术可以帮助我们恢复和修复受损的图像，使其看起来更加清晰、自然和逼真。

本文将介绍一些使用计算机视觉技术进行图像修复与复原的技巧与注意事项，帮助读者更好地处理和修复受损的图像。

一、技巧：1. 图像去噪：在进行图像修复和复原前，通常首先需要去除图像中的噪声。

常见的图像噪声包括高斯噪声和椒盐噪声。

去噪技术可以采用图像滤波的方法，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等，以去除噪声并保留图像细节。

2. 区域分割：将图像分割成不同的区域有助于更好地进行修复和复原。

通过将图像分割为背景、前景和边缘等不同的区域，可以有针对性地对每个区域进行修复和处理，以获得更好的结果。

3. 纹理合成：纹理合成技术可以帮助我们将缺失的图像区域补充完整，使图像看起来更加完整和连贯。

常见的纹理合成方法包括基于样本的纹理合成和基于优化的纹理合成。

通过选择合适的合成方法和匹配图像样本，可以有效地将缺失的纹理恢复到图像中。

4. 边缘增强：边缘对于图像的感知和识别非常重要。

在进行图像修复和复原时，可以通过边缘增强的方法使图像边缘更加清晰和明显。

常见的边缘增强方法包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等，可以突出图像的边缘结构。

5. 色彩校正：在图像修复和复原中，保持逼真的色彩也是非常重要的。

色彩校正技术可以帮助我们恢复和修复失真的颜色，并使图像的色彩更加饱满和准确。

通过调整图像的亮度、对比度、饱和度和色调等参数，可以实现对图像色彩的校正和改善。

二、注意事项：1. 数据预处理：在进行图像修复和复原前，需要对图像进行预处理。

预处理包括图像的去噪、尺寸调整和格式转换等。

通过合适的预处理，可以提高图像修复和复原的效果，并减少计算量。

2. 选择合适的算法：在进行图像修复和复原时，需要选择合适的算法和方法。

基于深度学习的图像复原与增强技术研究近年来，深度学习技术不断发展，越来越多的应用发挥作用。

其中，图像复原与增强技术得到了广泛应用，成为了一种热门的研究方向。

该技术通过图像处理和神经网络等技术手段，对图像的失真和损坏进行修复，使得图像更加清晰、自然、真实。

本文将从图像复原和增强的相关知识出发，对基于深度学习的图像复原与增强技术进行研究和探讨。

一、图像复原技术图像复原是指对受到噪声污染、失真和模糊等影响的图像进行修复和恢复的技术。

它主要分为基于传统方法和基于深度学习的方法两种。

传统方法是利用图像的特征和统计学方法进行处理。

常用的传统方法有滤波、插值、去噪等技术。

基于深度学习的图像复原技术则是运用深度学习算法进行图像处理，通过学习来重建受损的图像。

深度学习技术常用的模型有自编码器、卷积神经网络等。

早期的基于深度学习的图像复原技术主要是基于对部分图像或者数据集进行训练，然后再将已训练好的模型应用到实际场景。

而现在，基于深度学习的图像复原技术已经发展到了可以直接在实时场景下进行图像处理的水平。

二、图像增强技术图像增强技术是指通过对某些图像中的属性进行调整来改善图像的视觉效果和质量。

图像增强技术分为全局增强和局部增强两种。

全局增强主要是通过增加图像的对比度、亮度来使整张图像更加明亮、清晰。

而局部增强则是通过对图像的某个局部进行处理，如去除红眼、美颜等操作。

基于深度学习的图像增强技术可以通过训练CNN网络来实现图像的自适应增强，可以对图像的局部或者全局进行调整。

该技术的目标是使图像能够更加符合人眼的视觉习惯，使得图像的清晰度和自然度更好。

而深度学习技术能够自适应地学习图像，按照人类的看法为图像进行优化，从而达到更好的增强效果。

三、基于深度学习的图像复原与增强技术案例基于深度学习的图像复原与增强技术已经在多个领域得到了广泛应用。

以下是几个典型的案例：1. 基于卷积神经网络的低光照图像增强技术：该技术利用卷积神经网络进一步解决了低光照情况下图像噪声和模糊问题，达到了自适应增强的效果。

运动模糊图复原随着科技的不断发展和人们对更高质量图像要求的提高，图像的锐度成为了一个越来越受重视的话题。

在运动摄影中，由于物体或者相机的运动造成的摄影图像中的运动模糊已经成为了一种非常普遍的现象。

针对这样一种问题，可以采用一些方法对图像进行复原，使图像中的物体轮廓和细节更加清晰。

一、运动模糊的产生原因当相机或拍摄的物体相对运动而引起摄像机的曝光时，图像中出现的模糊是由物体在成像平面上引起的运动产生的。

由于快门时间过长或拍摄的物体运动速度过快，已经超出了相机的快门速度，所以摄像机的曝光时间变长。

这样，光线将在物体和成像平面之间传播，导致摄像机的图像出现模糊。

此外，相机自身的震动和非线性运动也会导致模糊出现。

这种情况下，对图像的复原工作难度更大。

二、运动模糊图像复原方法为了针对运动模糊的图像进行复原，目前已经有了很多方法。

这里我们简单介绍一下最常用的方法。

1、退化模型为了表示运动模糊引起的图像退化，在研究运动模糊图像复原方法时，首先需要定义相应的模型来描述图像的退化过程。

传统的运动模糊退化模型通常使用卷积模型或脉冲响应模型来表示。

其中，卷积模型使用卷积操作来描述图像的退化过程，而脉冲响应模型则使用相应的点扩散函数来描述退化过程。

频域方法是一种通过对运动模糊图像的频率分析来进行复原的方法。

其基本思想是将退化图像转换到频域，然后用一定的滤波方法对其进行处理，最后再将处理后的图像转换回空间域。

常用的频域方法有卷积定理、Wiener滤波器和Lucy-Richardson迭代法。

卷积定理是一种将原始图像和点扩散函数的频率响应同时转换到频率域进行卷积后再转换回空间域的方法。

通过在频率域内快速实现卷积操作，可以大大减少计算时间和复杂度。

然而，卷积定理的实现还需要进行一定的截断处理，同时对点扩散函数的正确估计也是卷积定理的一个关键问题。

Wiener滤波器可以根据退化模型和图像的噪声估计来设计频率滤波器。

其设计基于最小均方误差准则，可以有效地减少噪音对图像复原的影响，同时增强图像的高频细节。

一、引言图像恢复是图像处理中的一大领域,有着广泛的应用,正成为当前研究的热点。

图像恢复的主要目的是使退化图像经过一定的加工处理,去掉退化因素,以最大的保真度恢复成原来的图像。

传统的图像恢复假设图像的降质模型是己知的。

而许多情况下,图像的降质模型未知或具有较少的先验知识,必须进行所谓的盲恢复。

其重要性和艰巨性而成为一个研究热点。

目前所能获取的观测图像是真实图像经过观测系统成像的结果。

由于观测系统本身物理特性的限制,同时受观测环境的影响,观测图像和真实图像之间不可避免地存在着偏差和失真,称观测系统对真实图像产生了降质。

图像恢复的目的就是根据降质的观测图像分析和计算得出真实图像。

二、图像盲恢复算法的现状总体来说, 图像盲复原方法主要分为以下两类: 一是首先利用真实图像的特别特征估计PSF,然后借助估计得到的PSF,采用经典的图像复原方法进行图像的复原。

这类方法将PSF的估计与图像的复原过程分为2个不同的过程,因而具有较少计算量的特点；二是PSF辨识和真实图像估计相结合,同时辨识PSF和真实图像。

这类算法较为复杂,计算量较大。

另外,对于点扩展函数也考虑了空间变化的复杂情况。

针对目前的盲复原算法的现状,根据退化模型的特点, 重新将算法分为空间不变的单通道盲复原算法、空间不变多通道盲复原算法和空间变化图像盲复原算法3类。

（一）单通道空间不变图像盲复原算法在这类算法中, 最为常用的是参数法和迭代法。

1）参数法。

所谓参数法, 即模型参数法, 就是将PSF和真实图像用某一类模型加以描述, 但模型的参数需要进行辨识。

在参数法中, 典型的有先验模糊辨识法和ARMA 参数估计法, 前者先辨识PSF的模型参数,后辨识真实图像, 属于第1 种类型的图像盲复原算法, 因而计算量较小；后者同时辨识PSF和真实图像模型参数, 属于第2种类型图像盲复原算法。

2）迭代法。

所谓的迭代法, 不是通过建立模型而是通过算法的迭代过程, 加上有关真实图像和PSF的约束来同时辨识PSF和真实图像的方法。

---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 基于稀疏表示的图像重建算法研究+文献综述摘要图像在获取、存储、传输等过程中都会受到特定噪声的污染，造成图像质量的下降，因此图像的重建是图像处理中的一个重要问题。

其目的是通过一系列的运算，尽可能恢复原始图像。

近年来，稀疏表示理论受到人们的广泛关注。

其理论依据是，具有一定光滑性的干净图像在适当的过完备字典下存在稀疏表示，通过选择或设计适当的字典，求出图像在该字典下的稀疏表示，就可以达到重建的目的。

图像的重建是图像处理的重要课题之一，即是试图利用退化现象的某种先验知识来重建或恢复被退化的图像，最终达到改善给定图像的目的。

图像复原技术经过几十年的发展，逐步形成了一套统一的理论框架。

1 / 9本研究了在两种不同字典下的稀疏表示，同时实现基于稀疏正则化的图像信号复原。

实验结果表明，曲波字典比小波字典具有更好的适应性。

关键词数字图像处理稀疏表示正则化图像重建7090毕业设计说明书（论文）外文摘要TitleImage reconstructionalgorithmbased on the sparse representationAbstractImages in the process of acquisition, storage, and transmission are subject to specific noise pollution, which can cause the decline in image quality. So, the image denoising reconstruction is an important issue in image processing. Its goal is to restore the original image as far as possible by a series of operations .In recent years, the sparse representation theory has been widespread concerned. Its theoretical basis is that a clean image with a certain smoothness exists sparse in an appropriate---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------complete sub Highness or designing appropriate dictionary.We can get the purpose of denoising by finding the image in the dictionary under the sparseselecting .Reconstruction of the image is one of the important topics of image processing, that is trying to use some a priori knowledge to rebuild or restore the degraded image , and ultimately reach the purpose to improve the given image. After decades of development, image restoration techniques are gradually formed a unified theoretical framework .This paper based on the sparse representation of two different dictionaries, and at the same time to achieve recovery based on the sparse regularization of the image signal. Experimental dismissal the curvelet dictionary has better adaptability than the waveletdictionary.结论26致谢273 / 9参考文献281引言1.1课题的背景图像是客观世界的某种状态或能量以一定的方式在二维平面上的投影所转化成的一种可视形式，是人类社会活动中常用的信息载体之一。

照片修复清晰度原理1.图像预处理：首先，对图像进行预处理以准备后续处理步骤。

这包括去除噪声、调整对比度和亮度等。

噪声可以通过一些滤波器技术来减少或消除，如中值滤波、高斯滤波等。

对比度和亮度可以通过直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法进行调整。

2.图像增强：在图像预处理之后，可以应用一系列图像增强算法来增强图像的细节和清晰度。

这些算法可以根据图像的特点进行选择，如锐化滤波、边缘增强、非线性增强等。

锐化滤波可以增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。

边缘增强可以突出显示图像中的边缘，并增加其清晰度。

非线性增强可以根据图像特性进行自适应的亮度调整，以增强图像的细节。

3.图像去模糊：在图像预处理和增强之后，可能还需要进行图像去模糊操作，以进一步提高图像的清晰度。

图像模糊通常是由于在图像采集或传输过程中引入的运动模糊、散焦或噪声造成的。

去模糊技术可以通过估计并逆处理这些模糊过程来恢复图像的清晰度。

常见的去模糊技术包括盲去卷积、非盲去卷积、逆滤波等。

4.图像重建：最后一步是使用图像重建算法来进一步提高图像的清晰度。

图像重建算法可以在保持图像细节的同时，根据先验模型和参数进行图像信息的恢复。

这些算法可以根据图像特征进行选择，如超分辨率重建、局部维纳滤波等。

超分辨率重建可以通过增加图像的分辨率来提高图像的细节和清晰度，而局部维纳滤波可以根据图像的纹理特征进行图像信息的恢复。

总的来说，照片修复清晰度是通过预处理、增强、去模糊和重建等一系列图像处理技术来改善图像的细节和清晰度。

这些技术可以根据图像的特点进行选择和组合，以实现最佳的修复效果。

照片修复清晰度的原理和方法还在不断发展和改进中，未来还有更多创新和技术进展的可能。

图像处理技术综述图像处理技术是指利用计算机对图像进行处理的一种技术。

图像处理技术广泛应用于电视、摄影、图像识别、医学影像分析等领域。

本文将对图像处理技术进行综述，包括基本概念、常见方法及应用领域。

图像处理技术主要包括图像获取、图像增强、图像恢复、图像编码、图像分割和图像识别等几个方面。

图像获取是指从物理世界中获取图像的过程。

常见的图像获取设备包括摄像机和扫描仪。

摄像机通过感光器将光信号转换为电信号，并经过采样和量化等过程得到数字图像。

扫描仪则通过扫描物体获得图像。

图像获取的质量直接影响后续图像处理结果的准确性。

图像增强是指通过一系列处理方法增强图像的视觉效果。

常见的图像增强方法有直方图均衡化、滤波和锐化等。

直方图均衡化通过调整图像的像素灰度分布来增强图像的对比度。

滤波方法通过去除噪声和平滑图像来增强细节。

锐化方法通过增强图像的边缘和细节来使图像更加清晰。

图像恢复是指通过一系列处理方法恢复损坏或失真的图像。

常见的图像恢复方法有去模糊和去噪声等。

去模糊方法通过估计图像模糊模型来恢复被模糊的图像。

去噪声的方法通过滤波等处理来去除图像中的噪声，从而使图像更加清晰。

图像编码是指将图像数据通过编码压缩算法转换为更小的数据量。

常见的图像编码方法有无损编码和有损编码等。

无损编码方法通过保留所有图像信息来实现压缩，如Huffman和LZW编码。

有损编码方法通过牺牲一定的图像信息来实现更高的压缩率，如JPEG和MPEG编码。

图像分割是指将图像分割为多个子区域的过程。

图像分割可以将图像中的目标物体从背景中分离出来，为后续的图像分析和处理提供基础。

常见的图像分割方法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。

图像识别是指根据图像的特征对图像进行分类和识别的过程。

图像识别常用于物体识别、人脸识别和文字识别等领域。

图像识别主要依靠特征提取和分类器来实现。

常见的特征提取方法有SIFT、SURF和HOG等。

常见的分类器有SVM、KNN和神经网络等。