⽂章⽬录江汉油田
5.6 估计退化函数在图像复原中，有3种主要的估计退化函数的⽅法。
观察法
试验法
测试法
散力使⽤以某种⽅式估计的退化函数复原⼀幅图像的过程有时称为盲⽬去卷积，因为真正的退化函数很少能完全知晓。
⼀：图像观察估计法
假设提供了⼀幅退化图像，⽽没有退化函数的知识，那么估计该函数的⼀个⽅法就是收集图像⾃⾝的信息。例如，如果图像是模糊的，那么观察包含简单结构的⼀⼩部分图像，像某⼀物体和背景的⼀部分。为了减少观察时的噪声影响，可以寻最强信号内容区。⽤定义观察的⼦图像，⽤表⽰估计的⼦图像。
⼆：试验估计法
如果可以使⽤与获取退化图像的设备相似的装置，理论上得到⼀个准确的退化估计是可能的。与退化图像类似的图像可以通过各种设置得到，退化这些图像使其尽可能接近希望复原的图像。利⽤相同的系统设置(退化函数)，由成像⼀个脉冲(⼩亮点)得到退化的冲激响应。是⼀个常量，表⽰冲激强度。
三：模型估计法
由于退化模型可解决图像复原问题，因此多年来⼀直在应⽤。在某些情况下，模型要把引起退化的环境因素考虑在内。
⼤⽓湍流模型：
5.7 逆滤波
在该⽅法中，⽤退化函数除退化图像的傅⽴叶变换来计算原始图像的傅⽴叶变换估计：
考虑到噪声的影响：
如果退化是零或⾮常⼩的值，那么会⾮常⼤，之⽐很容易决定估计值。
⼀种解决退化是零或者很⼩值问题的途径是限制滤波的频率使其接近原点值。(因为在频率域中通常是的最⾼值)
H H (u ,v )=s (u ,v )F
^s G (u ,v )s g s f ^s H (u ,v )=A
G (u ,v )
igrtA H (u ,v )=e −k (u +v )225/6奔豚症
(u ,v )=F
西北工业大学学报^H (u ,v )G (u ,v )(u ,v )=F ^H (u ,v )
F (u ,v )H (u ,v )+N (u ,v )N (u ,v )/H (u ,v )N (u ,v )/H (u ,v )H (0,0)H (u ,v )
赤兔军品5.8 最⼩均⽅误差滤波(维纳滤波)
维纳滤波是⼀种建⽴在最⼩化统计准则的基础上的复原⽅法，在平均意义上，它可以看成是最优的。
维纳滤波综合了退化函数和噪声统计特征两个⽅⾯进⾏复原处理，在认为图像和噪声是随机过程的基础上，以恢复图像和原图像的均⽅误差最⼩为准则。误差度量 假定：噪声和图像不相关；其中⼀个有零均值(⼀般假设噪声是零均值)；估计的灰度级是退化图像灰度级的线性函数；维纳滤波的公式如下：
E {[f (x ,y )−(x ,y )]}
f ^2
已知未退化图像的功率谱和已知未退化图像是两码事。
H(u,v)⽤前⾯说的三种⽅法(图像观察估计法，试验估计法，模型估计法)来估计。还需要知道噪声的功率谱。噪声功率谱和噪声的⽅差/噪声统计特性是有关系的。还需要估计未退化图像的功率谱，
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