基于MATLAB的图像复原与重建方法的研究与实现文献综述

图像复原与重建是图像处理领域的关键技术，旨在从退化或部分观测的图像中恢复原始图像信息。

随着数字成像技术的快速发展和应用领域的不断拓展，对图像复原和重建方法的需求日益增长。

本文献综述重点探讨基于MATLAB的图像复原与重建方法，首先介绍图像复原与重建的基本概念、退化模型以及经典算法，然后深入研究近年来国内外学者在图像复原和重建领域取得的新进展，包括基于深度学习的图像超分辨率重建、压缩感知图像重建、基于非局部相似块的图像重建等，并对不同方法的优缺点进行比较分析。

最后，展望图像复原与重建技术的未来发展趋势，指出潜在的研究方向和挑战。

关键词：图像复原；图像重建；MATLAB；深度学习；压缩感知

随着数字成像技术的快速发展，图像在各个领域得到越来越广泛的应用，然而，在图像采集、传输和存储过程中，由于各种因素的影响，如光学系统缺陷、运动模糊、噪声污染等，往往会导致图像质量下降，甚至丢失部分信息。

图像复原与重建作为图像处理领域的重要研究方向，旨在从退化或部分观测的图像中尽可能地恢复原始图像信息，提高图像质量，为后续的图像分析和理解奠定基础。

图像复原针对的是已知退化原因的图像，其目标是根据图像退化模型，通过算法估计退化参数，并进行逆向运算，从而消除或减弱图像退化。

常见的图像退化模型包括线性移不变系统、大气散射模型、运动模糊模型等。

图像重建则是针对仅有部分观测数据的情况，例如医学CT、MRI等断层成像技术，需要从有限的投影数据中重建出完整的图像信息。