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g ( x, y = h ( x, y f ( x, y + ( x, y G ( u, v = H ( u, v F ( u, v + N ( u, v 圖像去卷積 去卷積濾波器 具有加性噪聲的線性空間不變退化系統(tǒng)，可在空間域建模為 退化（點(diǎn)擴(kuò)散）函數(shù)與一幅圖像的卷積，然后再加上噪聲 多媒體圖像通信 復(fù)原的代數(shù)方法：一般來(lái)說(shuō)，如圖像降質(zhì)系統(tǒng)為線性位移 不變系統(tǒng)，且噪聲是加性類(lèi)型時(shí)，可在一個(gè)統(tǒng)一的線性代 數(shù)范疇內(nèi)，將其用公式表示成為一種類(lèi)型的圖像復(fù)原問(wèn)題。 基本思路：由給定的降質(zhì)圖像g和對(duì)退化模型H及噪聲n的先 驗(yàn)了解，尋找一個(gè)對(duì)原圖像f的最優(yōu)估計(jì)，而使事先確定的 最優(yōu)準(zhǔn)則為最小。 要求： 建立降質(zhì)模型（或退化模型）。 建立評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。 可推導(dǎo)出反向?yàn)V波(或稱(chēng)逆濾波、維納濾波等圖像復(fù)原方法。 同時(shí)，也可看出這些方法本質(zhì)上都是采用線性濾波的復(fù) 原，故也稱(chēng)為線性濾波復(fù)原方法。 多媒體圖像通信

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