《ch图象复原》课件

图像复原图像复原是一个重要的计算机视觉任务，用于恢复受损或退化的图像复原技术可以用来修复模糊、噪声、丢失像素或其他缺陷WD课程大纲图象复原概述图象复原算法性能评价指标实践案例介绍图象复原的概念、意义和讲解常用的图象复原算法，包介绍图象复原算法的评价指通过具体的实践案例展示图象应用场景，包括常见的图象退括空域滤波、频域滤波、迭代标，例如峰值信噪比复原算法在实际应用中的效化模型和噪声类型算法和深度学习方法（PSNR）、结构相似性果，例如图象修复、超分辨率（SSIM）和信息熵等重建和视频帧补偿等什么是图像复原图像复原是指从退化或损坏的图像中恢复出原始图像的过程退化和损坏通常是由噪声、模糊、压缩等因素导致的图像复原的目标是尽可能地消除这些负面影响，还原图像的真实细节和清晰度图象复原的意义提高图像质量恢复原始信息图象复原可以改善模糊、噪声、通过复原，可以还原被破坏或丢失真等问题，使图像更清晰、更失的图像信息，例如修复老照自然片，重建损坏的视频帧拓展应用范围提升用户体验图像复原技术可应用于医学图像更清晰、更真实的图像可以增强分析、视频监控、遥感图像处理用户体验，例如在视频会议、直等领域播等场景中图象复原的应用场景遥感图像处理医学图像诊断12遥感图像常受噪声、模糊等影响，图象复原技术可提高图像医学影像如CT、MRI，图象复原技术可增强图像细节，帮助质量，提取更准确的信息医生更准确地诊断病情文物修复视频监控34对受损的文物图像进行修复，恢复其原貌，保留文物历史价对监控视频进行降噪、去模糊处理，提高图像清晰度，便于值识别目标图象复原的原理图象退化模型1图象退化模型描述了图象从原始状态到退化状态的过程逆向处理2图象复原算法旨在通过逆向处理来恢复退化后的图象先验信息3图象复原算法需要利用关于原始图象或退化过程的先验信息常见的图象复原算法最邻近插值法双线性插值法双三次插值法维纳滤波最简单的方法，速度快，但容在最邻近插值法的基础上，计采用三次多项式函数拟合，获假设噪声是加性的，利用图像易产生马赛克现象算周围像素的加权平均值，减得更平滑的图像，但计算量较的统计特性来去除噪声少马赛克现象大最邻近插值法原理速度缺点最邻近插值法直接使用目标像素点周围最近由于计算简单，最邻近插值法运算速度快，最邻近插值法会导致图像边缘出现锯齿现的像素点的灰度值作为插值结果适合实时图像处理象，图像质量较差双线性插值法插值方法计算过程应用场景双线性插值法利用目标像素周围四个相邻像首先计算目标像素在水平方向和垂直方向上双线性插值法常用于图像缩放和旋转，以及素的加权平均值来计算目标像素值的距离，然后根据距离进行加权平均其他需要插值的图像处理任务双三次插值法插值函数平滑度计算复杂度双三次插值使用三次多项式作为插值函数，双三次插值法能够生成平滑的图像，减少插双三次插值法比双线性插值法计算量更大，它能够更精确地拟合图像数据值过程中的锯齿和伪影需要进行更多的运算图象复原算法的比较图像重建的评价指标客观指标主观指标客观指标基于数学公式，对图像的质量进行量化评估常用的指标包括峰值信噪比PSNR、结构相似性SSIM等主观指标由人眼对图像质量进行判断，主要依赖于观察者的视觉感受常用的指标包括清晰度、自然度、真实度等峰值信噪比PSNR峰值信噪比PSNR是图像复原效果的重要评价指标PSNR数值越高，表明图像质量越好，噪声越少3040dB dB5060dB dB结构相似性SSIM结构相似性SSIM是一种常用的图像质量评价指标它通过比较两幅图像之间的亮度、对比度和结构相似性来评估它们之间的相似程度优点更符合人眼感知对图像的微小变化敏感缺点计算量较大对噪声敏感信息熵Entropy信息熵是用于衡量图像中信息量的一个指标在图像复原过程中，信息熵越高，表示图像包含的信息量越多，越复杂信息熵可以通过计算图像中每个像素值的概率分布来计算信息熵的计算公式为H=-Σpi*log2pi其中，pi是第i个像素值的概率分布，log2是二进制对数函数图像复原的实践案例图像修复超分辨率重建修复受损或缺失部分的图像，例将低分辨率图像转换为高分辨率如文物照片修复、老照片修复图像，例如提升手机拍摄的照片等清晰度视频帧补偿在视频处理中，利用相邻帧的信息来填补丢失的帧或提高视频质量图象修复图象修复旨在恢复受损或不完整的图象，例如去除噪声、划痕、遮挡物等常用的图象修复方法包括基于邻域的修复、基于样本的修复、基于模型的修复等基于邻域的修复利用图象的局部结构信息进行修复，基于样本的修复使用相似样本进行修复，基于模型的修复则利用学习模型进行修复超分辨率重建超分辨率重建技术旨在从低分辨率图像恢复出高分辨率图像，提升图像的清晰度和细节信息图像放大处理通常会导致图像模糊，超分辨率重建可以有效地解决这个问题，应用于医学影像、卫星遥感等领域视频帧补偿视频帧补偿是一种利用相邻帧信息来修复丢失或损坏帧的技术帧补偿算法可以有效地减少视频中的抖动、噪声和运动模糊帧补偿在视频编码和视频监控等领域有着广泛的应用图象复原的挑战和未来发展光学系统的非线性失真图像噪声的建模和去噪12光学系统中的非线性失真会造噪声类型多样，需要更准确的成图像质量下降，需要研究更噪声模型，并开发更先进的去有效的校正方法噪算法遮挡区域的修复策略深度学习的应用34遮挡区域的修复需要更智能的深度学习技术为图象复原提供算法，才能生成更自然真实的了新的思路，未来将进一步推图像内容动该领域的发展光学系统的非线性失真透镜畸变光学系统误差透镜畸变会导致图像边缘的扭曲变形，使图像出现桶形畸变或枕形畸变光学系统的制造误差、装配误差以及环境因素都会导致非线性失真，影响图像质量图像噪声的建模和去噪高斯噪声椒盐噪声泊松噪声高斯噪声是图像处理中最常见的噪声之一，椒盐噪声通常由传感器或传输错误造成，导泊松噪声主要出现在光学成像过程中，它模它模拟随机信号在图像中的叠加致图像中出现随机的黑色或白色像素拟光子计数的随机性遮挡区域的修复策略填充法基于纹理合成的方法

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22.根据周围像素信息进行填充，利用图像中存在的纹理信息进例如复制周围像素，或采用线行合成，以填充遮挡区域，例性插值方法进行填充如使用非参数纹理合成方法基于深度学习的方法

33.训练深度神经网络模型来学习图像的特征，并使用模型预测遮挡区域的像素值深度学习在图像复原中的应用图像去噪图像超分辨率深度学习模型可以有效地从噪声深度学习能够从低分辨率图像中图像中去除噪声，例如随机噪重建出高分辨率图像，提升图像声、椒盐噪声等，提高图像质细节和清晰度量图像修复图像风格迁移深度学习模型可以修复图像中缺深度学习可以将一种图像的风格失的部分，例如擦伤、遮挡等，迁移到另一种图像上，例如将油恢复图像的完整性画风格迁移到风景照片上生成对抗网络GAN生成器生成器学习输入数据分布，并生成新的样本数据判别器判别器评估生成器的输出，区分真实样本与生成样本对抗训练生成器和判别器互相竞争，提高生成器的生成能力卷积神经网络CNN特征提取卷积操作池化操作分类预测CNN擅长从图像中提取局部特通过滑动窗口和卷积核，CNN池化层可以减少特征图的大CNN使用全连接层进行分类，征，例如边缘、纹理和形状能够识别图像中的模式小，降低计算复杂度预测图像所属类别循环神经网络RNN处理时序数据循环连接RNN擅长处理序列数据，例如语音、文本和视频RNN的核心是循环连接，允许信息在网络中循环流动RNN在每个时间步都保留先前的信息，使其能够学习数据中的时间依赖性这些连接使网络能够记住过去的信息，并将其用于预测未来的数据图象复原的前沿技术深度学习生成对抗网络

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22.GAN深度学习正在改变图像复原领GANs被用于生成逼真的图像，域深度神经网络可以学习复并已应用于图像复原，例如超杂的数据模式，从而实现更高分辨率重建和图像去噪质量的复原结果自监督学习多尺度分析

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44.自监督学习方法利用图像本身多尺度分析方法可以更好地捕的信息进行训练，无需人工标获图像的细节信息，并提高复注数据，在实际应用中更有优原的精度和效果势总结与展望图像复原技术发展人工智能与深度学习未来发展方向图像复原技术不断发展，应用范围不断扩人工智能和深度学习为图像复原技术带来了未来，图像复原技术将继续探索新的算法和大，在许多领域发挥重要作用新的机遇和挑战，推动着该领域不断进步模型，提高图像质量和效率参考文献图象复原深度学习冈萨雷斯数字图像处理Ian Goodfellow深度学习计算机视觉其他Richard Szeliski计算机视觉相关学术期刊和会议论文。