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图像复原作为图像处理的一项重要分支，对于该问题国内外广泛开展了诸多关键技术的研究。图像复原技术的应用范围已经扩展到了众多的科学和技术领域，例如空间探索、天文观测、物质研究、遥感遥测、军事科学、医学影像、交通监控、刑事侦察等等。在遥感、军事侦察和医疗成像等应用领域,常需要得到目标的高分辨率图像。对气动光学效应降晰函数进行建模，选择“误差—参数分析法”进行降晰函数辨识，利用所建模型对试验图像进行图像复原，图像信噪比获得提高，复原效果明显。研究表明，对气动光学效应图像进行降晰函数辨识，可以有效地应用于气动光学效应的图像复原。此外，噪声的影响也不可忽略。因此，必须对所得到的图像进行处理并尽可能恢复其本来面目，提取更多的有用信息。8829
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1) 在天文成像领域中，地面上的成像系统由于受到射线及大气的影响，会造成图像的退化。在太空中的成像系统，由于宇宙飞船的速度远远快于相机快门的速度，也会造成运动模糊：此外，噪声的影响也不可忽略。因此，必须对所得到的图像进行处理才会尽可能恢复其本来面目，提取更多的有用信息。
2) 在医学领域，图像复原技术广泛应用于X光，CT等成像系统，用来抑制各种医学成像系统或图像获取系统的噪声，改善医学图像的分辨率。在军事公安领域，如巡航导弹地形识别，测试雷达的地形侦察，指纹自动识别，手迹、人像、印章的鉴定识别，过期档案文字的识别等，都与图像复原技术密不可分。
3) 在图像及视频编码领域，随着提高编码效率、降低编码图像码率的技术的发展，一些人为图像缺陷，如方块效应，成为明显问题。在移动视频通信中，由于带宽的限制，压缩比较高，若解压缩后不经处理，则存在非常明显的方块效应。一些简单的图像增强处理不能从根本上消除方块效应，特别是情况复杂时，如在编码前或编解码时含有噪声的情况，也需要借助于图像恢复技术。随着宽带通信技术的发展，电视电话、远程诊断等都将进入我们的生活，而所有这些技术都将高度依赖于图像质量，因此，图像恢复技术更显得至关重要。
综上所述，图像复原技术有着非常实用而且非常重要的地位，而盲目图像复原算法不依赖于系统的传递函数，有着更广泛的适用性，因此对图像复原算法的研究可以说是与我们的生活密不可分。
发展趋势
实际上，图像复原涉及三个方面的内容：退化图像的成像模型，图像复原算法和复原图像的评价标准。不同的成像模型、问题空间、优化规则和方法会导致不同的复原算法，适用于不同的应用领域。现有的复原方法可概括为以下几个类型：去卷积复原算法、线性代数复原、图像盲去卷积算法等。其中，去卷积方法主要包括文纳去卷积、功率谱均衡与几何平均值滤波等，这些方法是都是非常经典的图像复原方法，但是需要有关于原始图像、降质算子较多的先验信息和噪声平稳性的假设，只适合于线性空不变系统及噪声与信号不相关的情形，特别是在降质算子病态的情况下，图像复原结果还不太理想。
线性代数复原技术是基于已知降质算子和噪声的统计特征，从而利用线性代数原理的复原技术，它为复原滤波器的数值计算提供了一个统一的设计思路和较透彻的解释。但是当降质函数有接近零的特征值时，复原的结果对噪声特别敏感，且该方法是把整幅图像一并处理，计算量大，同时也没有考虑纹理、边界等高频信号与噪声的区别，这将使纹理、边界等重要特征在图像复原处理中被破坏。针对这些问题，国外主要在改进算法的效率上作了许多工作，如全局最小二乘法、约束总体最小二乘法和正则化约束总体最小二乘法。
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