1、“.....与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级，所以在成像传输存储处理显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高。数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度，因此图像处理中信息压缩的潜力很大。由于图像是三维景物的二维投影，幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，二维图像画面上是反映不出来的。因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，在理解三维景物时需要知识导引。数字图像处理后的图像般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂，作为图像质量的评价还有待进步深入的研究。另方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。数字图像处理的优点再现性好......”。

2、“.....而数字图像处理只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。处理精度高。按目前的技术，几乎可将幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是样的。适用面宽图像可以来自多种信息源，这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如图像由红绿蓝三个灰度图像组合而成组合而成，因而均可用计算机来处理。灵活性高。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，这极大地限制了光学图像处理能实现的目标。而数字图像处理不仅能完成线性运算......”。

3、“.....即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的切运算均可用数字图像处理实现。数字图像处理的应用图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩首先感谢我的老师董增寿，在我做论文学习期间，他始终给我以信心指导和严格要求，他渊博的学识严谨求实的治学态度和高尚的品格永远是我学习的榜样。在此，我谨致以衷心的感谢和最深厚的敬意。同时，我也要感谢在我写论文期间，给与我帮助及支持的学长及朋友们。在论文的编写过程中，参考了大量书籍。在此，本人对所引用著作的作者致以最诚挚的谢意......”。

4、“.....数字图像处理最早出现于世纪年代，当时人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就......”。

5、“.....使图像处理成为门引人注目前景远大的新型学科。常用的图像处理方法有图像增强复原编码压缩等。论文主要研究和总结了图像分割增强及复原的经典算法对图像增强方法中的灰度变换直方图均衡化进行了仿真，并对图像的平滑及锐化进行了总结论文还在建立图像的退化模型基础上，以受到运动模糊和随机噪声污染的图像为复原目标，分析了逆滤波图像复原算法维纳滤波图像复原算法最小二乘方滤波图像复原算法等几种复原的代数方法并加以实现，结果基本符合预期第章绪论数字图像处理在人类接收的信息中有来自视觉或者说为图像信息，这包括图像图形动画视频文本数据等，这是人类最有效和最重要的信息获取和交流方式。随着计算机的普及，人们越来越多地利用计算机来帮助人类获取与处理视觉图像信息。图像技术是对视觉图像获取与加工处理技术的总称......”。

6、“.....根据抽象程度和处理方法的不同，图像技术可分为三个层次图像处理图像分析和图像理解。这三个层次的有机结合也可称为图像工程。图像处理是较低层的操作，主要在图像像素级上进行处理。比较狭义的图像处理主要包括对图像分割以改善视觉效果，或对图像压缩编码以减少传输时间或存储容量。图像分析则是进入中层的操作，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成简洁的非图像形式的符号描述。图像分析是个图像进而数据出的处理，数据可以是特征测量的结果，或是基于测量的符号表示。图像理解也经常被称为计算机视觉，这主要是高层操作。图像理解进步研究图像中的目标和它们之间的联系，其处理过程与方法与人类的思维推理往往有不少类似之处。幅图像可定义为个二维函数是空间坐标，而在任何对空间坐标，上的幅值称为该点图像的强度或灰度。当，和幅值为有限的离散的数值时......”。

7、“.....数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像。数字图像处理的基本特点目前，数字图像处理的信息大。关键词数字图像，图像分割，图像增强，图像复原，，式中，，是点扩散函数用，的傅立叶变换，，是退化图像，的普密度，，是退化图像，于原始图像，的互普密度。由此可见，求解最小二乘方滤波器的传递函数，需要退化图像和原始图像的互相关统计学知识。如果图像，和噪声，不相关，并且，或，有零均值，则在这种情况下有根据随机像场的均匀性和自相关函数的定义，得到，对其进行变量替换可得......”。

8、“.....得当式成立时式中，是噪声的普密度。由此可得，式称为维纳滤波器。可见，当，时，就是理想的逆滤波器。当，和，未知时，常使用比例系数来表示，和，的比值，此时，式可以表示为图显示了使用维纳滤波对图的复原的效果，通过与图和比较可以看出，维纳滤波对于受到噪声和运动模糊干扰的退化图像的复原能力要强于逆滤波。图使用维纳滤波对图像复原的结果约束最小二乘方滤波维纳滤波器要求原始图像和噪声都是平稳随机场，并且他们的功率频谱已知。如果没有这方面的先验知识而只知道噪声的方差的情况下，可采用约束最小平方滤波来复原。在有约束退化模型下......”。

9、“.....是，的平均值。如果用采样平均值来近似，的期望，那么，式变为，于是可知通过以上分析可知，约束最小二乘方复原的整个过程如下给定以及增减的步长，并选择的初值，利用式估计。利用式计算，，计算其傅立叶反变换，得到。根据计算及。如果那么增加个步长如果。那么减小个步长。如果，那么，复原过程结束，根据此时的值计算出的就是复原后的图像否则继续第步。图使用约束最小二乘方滤波对图像复原的结果参考文献何东建数字图像处理西安电子科技大学出版社，严佩敏，图像恢复中算法的研究上海大学硕士学位论文，高彦平，图像增强方法的研究与实现，山东科技大学硕士学位论文，冈萨雷斯数字图像处理第二版，北京电子工业出版社何斌数字图像处理......”。