图像复原技术的基本原理
图像复原技术是一种通过利用图像退化过程的先验知识，来恢复已被退化图像的本来面目。这项技术的基本原理可以分为以下几个方面：
1.图像退化模型
图像在获取过程中，由于成像系统的非线性、飞行器的姿态变化等原因，成像后的图像与原景物图像相比，会产生比例失调，甚至扭曲。这种现象称之为几何失真。几何失真校正要对失真图像进行精确的几何校正，通常是先确定一幅图像为基准，然后去校正另一幅图像的几何形状。
2.图像噪声模型
图像噪声根据噪声和信号的的关系可以分为加性噪声和乘性噪声。比如F(X,Y)+N(X,Y)就是加性噪声，F(X,Y)*(N(X,Y)+1)就是乘性噪声。噪声是不可预测的，只能用概率统计方法来预测。常见的图像噪声模型包括高斯噪声、椒盐噪声等。
3.图像复原的基本任务
图像复原的基本任务是消除模糊和去除图像噪声，同时不丢失图像的细节信息。图像复原需要知道图像退化和机制和过程的先验知识，采取逆过程来还原图像。
4.图像复原的具体方法
常见的图像复原方法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，采用滤波等手段进行处理，使得复原后的图像符合一定的准则，达到改善图像质量的目的。例如，维纳滤波对运动模糊图像复原很有效果，约束最小二乘方滤波可以去除严重的噪声。
5.图像复原的应用领域
图像复原技术在天文学、遥感成像、医疗图像等领域获得了重要应用。例如，在医学成像中，由于生理运动或呼吸造成的图像模糊，可以通过图像复原技术来提高图像质量，从而帮助医生做出更准确的诊断。
总的来说，图像复原技术是一个复杂的系统工程，它涉及到多个领域的知识和技术。通过对图像退化模型和噪声模型的理解，以及采用合适的复原方法，我们可以尽可能地恢复退化图像的原始信息，以满足不同的应用需求。
