图像复原
基本概念
图像复原和图像增强的区别
- 图像增强：是一个主观的过程，从视觉角度，改善图像质量。图像增强被认为是一种对比度拉伸，提供给用户喜欢接受的图像。不着重考虑引起图像质量下降的客观因素
- 图像复原：是一个客观的过程，从造成图像质量下降的客观原因出发，改善图像质量。试图恢复图像原来的面貌，追求恢复原始图像的最优估值。
图像的原始内容或质量不等于好看。
增强和复原.PNG
实际的复原过程相当于设计一个滤波器，使其能从降质图像g(x,y)中计算得到真实图像的估值，使其根据预先规定的误差准则，最大程度地接近真实图像。
图像退化、复原模型
可以知道，有效地获得退化系统H和噪声的模型，是成功进行图像复原的关键。
噪声模型
噪声图像的直方图和他们的概率密度函数曲线对应相似。
有椒盐噪声污染的图像，其椒盐噪声的外观是唯一一种引起退化的，视觉上可区分的噪声类型。
空间域滤波复原
空间滤波器.PNG
主要介绍自适应中值滤波器
- 结合图像的局部特性自动修改滤波器参数或滤波策略。
- 良好设计的自适应滤波器其性能要优于所有固定滤波器，滤波器结构可能更为简单。
传统中值滤波器只能处理空间密度不大的冲激噪声，而自适应中值滤波器可以处理有更大概率的冲激噪声。
可以在平滑非冲激噪声时保存细节，而传统中值滤波器无法做到。
自适应：进行滤波处理时根据某些条件，改变局部区域Sx，y的尺寸。
定义.PNG
算法流程.PNG
允许的最大窗口的选择可通过使用各种尺寸的中值滤波器实验估计得到。此滤波器保持了点的尖锐性和其细节。
频域率滤波复原
带阻滤波器
阻止一定频域范围内的信号，而允许其他频域范围内的信号通过，消除或衰减傅里叶变换原点出的频段。
带阻滤波器可以应用在频率域噪声分量的位置近似已知的应用中。
带阻滤波器的应用.PNG
陷波滤波器
陷波滤波器.PNG
陷波滤波器消除周期性噪声。
陷波滤波器应用.PNG
