问：模糊图像复原的国外现状
- 答：答案：目前，国外在模糊图像复原方面已经取得了一定的研究进展，主要有以下几种方法：
1. 基于深度学习的方法：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习方法，学习图像之间的映射关系，从而将模糊图像转化为清晰图像。这种方法的优点是可以自动学习图像特征，适用于各种类型的图像，但需要大量的训练数据。
2. 基于统计学习的方法：利用图像的统计特征，如梯度、纹理等，建立模型，从而将模糊图像转化为清晰图像。这种方法的优点是不需要大量的训练数据，但需要手动选择和提取图像特征。
3. 基于优化的方法：利用图像的先验知识，如图像的光滑性、边缘保持性等，建立优化模型，从而将模糊图像转化为清晰图像。这种方法的优点是可以有效地利用图像的先验知识，但需要手动选择和提取图像特征，并且需要解决高维优化问题。
解释：模糊图像复原是图像处理中的基础问题之一，对于提高图像质量、增强图像细节等方面有着广泛的应用。灶悉目前，国外在模糊图像复原方面已经取得了一定的研究进展，主要是利用深度学习、统计学习和优化等不同的方法进行研究。
拓展：除了上述方法外，还有悉辩简一些其他的模糊图像复原方法，如基于超分辨率的方法、基于双边滤波的方法、基于小波变换的方法等。睁裤这些方法各有优缺点，可以根据具体需求选择合适的方法进行应用。另外，模糊图像复原是一个经典的计算机视觉问题，未来还有很大的研究空间和发展潜力。 - 答：模糊图像复原是数字图像处理中的一个重要研究领域，其应用广泛纤兆，如医学图像带巧、视频压缩、监控视频等。在国外，模糊图像复原研究已经取得了很大的进展。其中，深度学习技术被广泛应用于模糊图像复原中，如使用卷积神经网络（CNN）进行图像超分辨率重建、使用生成对抗网络（GAN）进行图像去模糊等。此外，还有基于稀疏表示的算法、基于非局部相似性的算法、基于盲复原的算法等。这些算法在图像复原中都有着不同的应用场景和优缺点。总的来说，国外在模糊图像复原方面的研究已经非常深入，并且不断有新的方法和技术被提出和毁行租应用。
- 答：图像复原是一项重要的计算机视觉任务，旨在恢复由于图像传感器噪声、压缩或模糊等原因而变得模汪拿册糊的图像。在国外，关于图像复原的研究非常活跃，尤其是在深度学习领域。研究人员已经提出了许多基于深度学习的图像复原算法，如基于卷积神经困宏网络的超分辨率、去噪和去模糊算法。此外，还有一些基于统计学习的方法，如基于贝叶斯理论的图像复原方法。这些算法已经在许多应用领域得到了广泛的应用，包括医学图像处理、视频压缩和监控等。总的来说，国外敏手的图像复原研究非常活跃，不断涌现出新的算法和应用。
- 答：模糊图像复原是图像处理领域的重点研究之一。国外的研究者已经提出了很多先进的模糊图像复原算法，其中深拍粗度学习在最近的几年中被广泛运用。例如，基于深度学习的多尺度卷积神经网络（N）和深度卷积神经网络（DCNN）辩贺侍等算法取得了很好的效果。此外，一些研究者还提出了基于模型的方法，比如基于Markov随机场和边缘转移模型的算法等。总的来说，国外的研究者们花费了大量的时间携吵和精力在模糊图像复原领域的研究上，不断推进这一领域的发展。
问：简述图像复原的过程步骤。
- 答：图像复原的过程步骤：分析退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像
图像复原（image restoration）即利用退化过程的先验知识，去恢复已被退化图像的本来面目。
对遥感图像资料进行大气影响的校正、几何校正以及对由于设备原因造成的扫裂或描线漏失、错位等的改正，将降质图像重建成接近于或完全无退化的原始理想图像的过程。
图像复原技术主要是针对成像过程中的“退化”而提出来的，而成像过程中的“退化”现象主要指成像系统受到各种因素的影肆桐伍响，诸如成像系统的散焦、设备与物体间存在相对运动或者是器材的固有缺陷等，导致图像的质量不能够达到理想要求。图像的复原和图像的增强存在类似的地方，它也是为了提高图像的整体质量。但是与图像复原技术相比，图像增强技术重在对比度的拉伸，其主要的目的在于根据观看者得喜好来对图像进行处理，提供给观看者乐于接受的图像，而图像复原技轮念术则是通过去模糊函数去除图像中的模糊部分，还原图像的本真。
其主要采用的方式是同采用退化图像的某种所谓的先验知识来对已退化图像进行修复或者是重建，就复原过程来看可以将之视为图像退化的一个逆向过程。图像的复原，首先要对图像退化的整个过程加以适当的估计，在此基础上建立近似的退化数学模型，之后还需要对模型进行适当的修正，以对退化过程出现的失真进行补偿，以保证复原之后所得到的图像趋近于原始图像，实现图像的最优化。但是在图像退化模糊的过程中，噪声与干扰同时存在，这给图像的复原带来了诸多的不确定性。
问：图像复原
- 答：就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿图像退化的逆过程进行处理。
典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行恢复，使图像质量得到改善。
图像复原和图像增强的区别：图像增强不考虑图像是如何退化的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。因此，图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看得舒服就行。而图像复原就完全不同，需知道图像退化胡伏的机制和过程等先验知识，据此找出一种相应的逆处理方法，从而得到复原的图像。如猛告果图像已退化，应先作复原处理，再作增强处理。二者的目的都是为了改善图像的质量。
资料： 图像恢复的目的是设法改进图像的质量，以提高视觉观察或进一步数字处理的效果。从这个意义上看，图像恢复与图像增强的目的相同。差别是图像恢复后的图像可看成是原始图像逆退化过程的结果。因此，图像恢复有时候称作客观图像增强。恢复技术可以是整体的也可以是局部的，它们可以在某个频域或空间域中实现。例如消除一个具有已知频率的干扰模式，最好在频域中进行，其步骤为：傅立叶变换，滤波，傅立叶逆变换。去除几裤知携何变形一般是在空间域内完成。
