几类模糊图像复原算法的比较研究+源代码
毕业论文关键词 模糊图像；几何失真；图像退化；复原算法
1、图像复原概述
图像复原技术在模糊图像去模糊处理当中有着十分重要的意义，图像复原和图像去模糊的另外两种方法（图像增强、超分辨重构）有着很多相同的特点，比如它们都是以达到某种视觉效果为目的修改图像质量.但是图像复原与其他技术最大的区别在于图像复原过程是一个估计的过程，图像复原的最大特点就是它处理的对象是拥有给定的退化模型的退化图像.换一个更容易理解的说法就是，图像复原的处理过程必须先建立一个退化模型，再通过对应复原算法去修复退化图像来达到模糊图像去模糊的目的.
能造成图像退化的因素有很多，而且不同的干扰因素造成的图片模糊也是有着很大区别的，所以并不存在一种万能的图像复原方法.因此根据不同的模糊效果，要对应建立非同的图像退化模型，同时改变处理技巧和准则，也就造就了复原方法的多样性.其实生活也是这样，面对困难要选择最适合的解决办法.虽说条条大路通罗马，但是只有合适的人走合适的路才能到达目的地吧[1].
图像复原算法是图像复原技术的基石，一切都是建立在算法的基础之上的.目前，我国的图像复原技术尚处于起步阶段，国外在图像复原领域已经远远地走在我国的前面.刚开始的图像复原是对已经失真的观测图像通过光学的方式来达到校正的效果，天文观测距离的遥远也促进了图像复原的发展，因为模糊的图片不能满足科研人员的要求，所以数字图像复原技术也就应运而生.需求促进科学进步，上个世纪美国震惊世界的登月成功（虽然现在还有很多人认为这是一场骗局），但是阿波罗号拍摄的图片不够清晰需要用计算机优化.当时的月球表面照片是在飞船上用电视摄像机拍取的，需要面对的难题是如何消除照片的干扰和噪声.另一个著名的案例就是对震惊世界的美国总统肯尼迪遇害现场抓拍照片的图像复原.因为当时情况紧急，照片是在运动中拍到的，当时图像复原是针对运动模糊的修复.
比较早的几种经典图像复原方法：最近邻域滤波法，非邻域滤波法以及效果较好的文纳滤波和最小二乘滤波等.随着时代的发展，技术的日新月异以及数字信号处理技术的提高，新的图像复原算法一直层出不穷，让人们在解决图像模糊问题时有了更多的选择方案.
因为现代科学对观测的强烈需要，现在国内外对于图像复原技术的研究越来越重视，复原技术在生活中的应用也越来越多.好比生物方面，现有的细胞内部结构知识已经不够用了，显微镜下的观察也不能满足科研人员的需求，需要更加清晰的观察来模拟细胞内部内部结构；在医学方面，肿瘤摘除等手术就需要很精确的位置和数据，从而提高手术成功率保证病人的生命安全；而在天文观测方面，对于光学效应图像的处理需要用到图像复原技术[2].
2、图像退化模型
通过前面对于图像复原技术的概述，我们知道图像复原是离不开图像退化模型的.如何建立一个能准确形容图像退化过程的数学模型也就成了重中之重.建立图像退化模型之前首先要理解模型，然后分析造成图像退化的原因，最后用数学模型表述出来以达到图像去模糊的地步.在实际的图像处理过程中，图片是不能被直接操作的，需要先将其通过数字离散函数表达，同时图像退化模型也需要离散化变化.
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