第5章图像复原与重建 我们所看到的事物并不是事物的本身…物体本身是什么对我们而言完全 是未知的，并且远离我们的感知，除了对物体的感知，我们什么也不知道 伊曼努尔·康德 引言 正像图像增强那样。图像复原技术的主要目的是以预先确定的目标来改善图像。尽管两者有相 覆盖的领域，但图像增强主要是一个主观过程，而图像复原则大部分是一个客观过程。图像复原试疼 利用退化现象的某种先验知识来复原被退化的图像。因而，复原技术是面向退化模型的，并且采用相 反的过程进行处理，以便恢复出原图像。 这种方法通常都会涉及设立一个最佳准则，它将产生期望结果的最佳估计。相比之下，图像增 强技术基本上是一个餐索性过程.即根据人类视觉系统的生理特点来设计一种改善图像的方法。例如， 对比度拉伸被认为是一种增强技术，因为它主要基于给观看者提供其喜欢接受的图像。而通过去模 函数去除图像模糊则被认为是一种图像复原技术。 本章中给出的素材严格地说只是介绍性的。我们仅从给出的一幅退化数字图像的特点来考虑复 原问题：因此对传感器、数字化转换器和显示退化等话题考虑得较少。尽管这些主题在图像复原应用 的整个处理中非常重要，但它们超出了本章所要讨论的范围。 正如第3章和第4章中讨论的那样，一些空间域复原技术已很好地阐述过了，而另一些复原 术则更适用于频率域。例如，当退化仅仅是加性噪声时，空间处理就非常适用。另一方面，如图像模 糊这样的退化在空间域使用较小的滤波模板就很困难。在这种情况下，基于不同优化准则的频率域滤 波是可选择的方法。这些滤波器同样也考虑到了噪声的存在。正如第4章中所讲的那样，频率域中用 来解决给定应用的复原滤波器通常作为生成一个数字滤波器的基础，数字滤波器的程序操作更适合于 用硬件或固件来实现 5.1节介绍图像退化复原过程的一个线性模型。5.2节处理实我中经常西到的各中燥声模型。53节 阐述降低图像噪声的几种空间滤波技术，即通常称为图像去噪的处理。5.4节致力于使用频率域降噪的技 术。55节介绍图像退化的线性、位置不变模型，5.6节介绍估计退化函数的方法。5.7节至5.10节阐述基 本的图像复原方法。本章最后（见5.11节拘）介绍由投影来承建图像。这一概念的主要应用是计算断层(CT) 图即像处理在康领城最为重要的一种商业应用