《图像复原》课件

《图像复原》课件目录•图像复原概述•图像复原技术•图像复原算法•图像复原的评价标准•图像复原的未来发展01图像复原概述图像复原的定义010203图像复原图像退化图像降质通过一定的数学方法和算由于成像过程中各种因素由于存储或传输过程中的法，将退化、降质的图像的影响，如传感器噪声、失真、压缩等因素，导致恢复到接近其原始状态的大气扰动、光学畸变等，图像质量下降过程导致图像质量下降图像复原的原理建立退化模型估计初始图像迭代优化根据成像过程中各种因素根据退化模型和已知的退通过迭代的方式不断优化的影响，建立数学模型描化参数，通过反演算法估估计出的初始图像，使其述图像退化的过程计出接近原始状态的图像更加接近原始状态图像复原的应用场景遥感成像遥感卫星拍摄的图像常常受到大气扰动、太阳辐射压等影响，需要进行图像复原以提高其质量医学成像医学影像如X光片、MRI等在成像过程中常常受到设备噪声、运动伪影等影响，需要进行图像复原以辅助医生诊断数字摄影在数字摄影过程中，由于相机设置、环境光照等因素，拍摄出的照片可能存在失真、降质等问题，需要进行图像复原以提高其视觉效果02图像复原技术去噪技术去噪技术在图像获取和传输过程中，由于受到各种噪声的干扰，图像质量会受到严重影响去噪技术是图像复原的重要手段之一，其目的是消除图像中的噪声，提高图像的清晰度和质量去噪算法常见的去噪算法包括中值滤波、高斯滤波、双边滤波、非局部均值滤波等这些算法通过不同的方式对图像中的噪声进行处理，以达到去噪的目的去噪效果评估去噪效果的评估通常采用主观和客观两种方式主观评估是通过人眼观察图像，评估去噪后的图像质量；客观评估则是通过计算去噪前后图像的PSNR、SSIM等指标，量化评估去噪效果超分辨率技术要点一要点二要点三超分辨率技术超分辨率算法超分辨率效果评估超分辨率技术是利用单幅或多幅低分常见的超分辨率算法包括基于插值的超分辨率效果的评估同样采用主观和辨率图像，通过算法重建出高分辨率方法、基于重建的方法和基于深度学客观两种方式主观评估是通过人眼图像超分辨率技术可以提高图像的习的方法等这些算法通过不同的方观察高分辨率图像，评估其清晰度和分辨率，改善图像的清晰度和细节表式对低分辨率图像进行处理，以得到细节表现；客观评估则是通过计算超现高分辨率图像分辨率前后图像的PSNR、SSIM等指标，量化评估超分辨率效果盲复原技术盲复原技术盲复原算法盲复原效果评估盲复原技术是指在没有任何先验知识常见的盲复原算法包括基于变分的方盲复原效果的评估同样采用主观和客的情况下，仅凭观测到的退化图像，法、基于稀疏表示的方法和基于深度观两种方式主观评估是通过人眼观恢复出原始清晰图像的技术盲复原学习的方法等这些算法通过不同的察恢复出的原始清晰图像，评估其质技术广泛应用于各种退化模型未知或方式对退化图像进行处理，以恢复出量和细节表现；客观评估则是通过计不可知的场景原始清晰图像算恢复前后图像的PSNR、SSIM等指标，量化评估盲复原效果混合复原技术混合复原技术01混合复原技术是指将两种或多种图像复原技术结合起来，以达到更好的复原效果混合复原技术可以综合多种技术的优点，弥补单一技术的不足，进一步提高图像的清晰度和质量混合复原算法02常见的混合复原算法包括将去噪技术与超分辨率技术结合、将去噪技术与盲复原技术结合等这些算法通过将不同的技术结合起来，以达到更好的复原效果混合复原效果评估03混合复原效果的评估同样采用主观和客观两种方式主观评估是通过人眼观察混合复原后的图像，评估其质量和清晰度表现；客观评估则是通过计算混合复原前后图像的PSNR、SSIM等指标，量化评估混合复原效果03图像复原算法基于模型的算法基于模型的算法通过建立图像退化模型来恢复图像这类算法通常使用物理模型来描述图像退化的过程，如点扩散函数、光学模型等通过逆向求解退化模型，可以得到原始图像的估计常见的基于模型的算法包括Wiener滤波器和Lucy-Richardson算法基于统计的算法基于统计的算法利用图像的统计特性来恢复图像这类算法假设退化图像和原始图像都服从某种统计分布，通过最小化某种统计代价函数来恢复原始图像常见的基于统计的算法包括最大后验概率（MAP）方法和期望最大化（EM）方法基于学习的算法基于学习的算法利用大量的训练数据来学习图像退化和复原的规律这类算法通常使用深度学习技术，通过训练大量的退化图像和对应的原始图像，学习到一种映射关系，从而能够自动地进行图像复原常见的基于学习的算法包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）04图像复原的评价标准主观评价主观评价主要是通过人眼观察来评估图像质量评价者根据个人的视觉感受，对图像的清晰度、色彩、细节等方面进行评估主观评价通常采用评分等级的方法，如5分制、10分制等，评价者根据图像质量给出相应的分数主观评价的优点是能够真实反映人眼的视觉感受，但缺点是主观性强，不同评价者之间的差异可能较大客观评价客观评价是通过数学方法和计算公式对图像质量进行定量评估常见的客观评价方法包括均方误差、峰值信噪比等客观评价的优点是能够提供量化的评估结果，且不同评价者之间的差异较小但缺点是可能与实际人眼感受不完全一致性能评价性能评价是根据图像复原算法的性能指标进行评估，如处理时间、计算复杂度等性能评价的优点是能够评估算法的效率，但缺点是与人眼感受关联度不高05图像复原的未来发展人工智能与图像复原的结合人工智能技术为图像复原提供了强大的算法支持，能够自动识别和修复图像中的损坏和失真部分，提高复原效率和准确性人工智能技术还可以通过深度学习算法，从大量图像数据中学习到图像特征和规律，进一步提高图像复原的精度和效果多模态图像复原技术多模态图像复原技术是指将不同传感器、不同成像方式获取的图像进行融合和修复，以获得更加丰富和准确的图像信息该技术可以充分利用不同模态图像之间的互补性，提高图像的清晰度和可读性，为医学影像、遥感监测等领域提供更好的技术支持深度学习在图像复原中的应用深度学习技术可以自动学习和提取图通过训练深度神经网络，可以实现对像中的特征和规律，并利用这些特征图像的自动识别和修复，提高图像复和规律进行图像修复和复原原的自动化程度和效率同时，深度学习还可以结合传统的图像处理技术，VS进一步提高图像复原的质量和效果THANKS感谢观看。