概要：
图像复原或滤波技术的发展已有约40年的历史，现代图像复原技术的应用领域非常广泛。 图像的拍摄、复制、扫描、传输、显示等过程中，不可避免地会出现图像模糊、噪声干扰等图像劣化。 许多应用领域还需要清晰、高质量的图像，因此去噪、去模糊等图像复原具有重要意义。 图像复原是指对劣化的图像进行处理，改善给定的画质，恢复到无劣化的理想图像。 是图像处理、模式识别、机器视觉的基础，广泛应用于天文学、遥感图像、医学图像等领域。 在图像处理领域，图像复原是最重要和基本的研究课题之一，具有重要的理论价值和实际意义。 首先阐述了图像复原或图像滤波的概念，讨论了图像退化的数学模型以及图像的噪声。 图像去模糊和图像去噪是图像复原中的两个主要问题，传统的图像复原方法大致可分为逆滤波代数方法和空域滤波方法。 逆滤波法有经典的逆滤波法、zdddx滤波法、卡尔曼滤波法等。 代数方法分为伪逆法、奇异值分解伪逆法、zdddx估计法和约束图像复原法等。 本文讨论了经典的逆滤波法、zdddx滤波法和约束最小二乘图像复原法。 由于图像的大部分信息存在于边缘部分，图像滤波要求在保持图像细节的同时能够去除图像的模糊和噪声。 中值滤波是一种基于序列统计理论的有效抑制噪声的非线性图像处理技术，具有运算简单快速的优点。 中值滤波可以在去除噪声的同时保护图像的边缘，获得良好的恢复效果。 但是，中值滤镜不适用于具有大量细节的图像，尤其是具有大量点、线条和尖顶细节的图像。 为了解决这些问题，本文采用优化、改进的中值滤波，获得高质量的复原图像。
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