在实际生活中，在各个领域有很多地方都运用到了图像复原技术。如果想要复原图像的最终结果达到一个令人满意的程度，那么最主要的一点就是建立准确的退化模型。所以尽量从物理原理方面估计图像的点扩展函数是图像复原中最关键的一点。来*自-优=尔,论:文+网www.chuibin.com

由上可知退化模型的重要性，若退化模型不准确，图像复原的结果就会不尽人意，下面将介绍退化模型的相关概念。

图像复原的本质是将已退化的图像复原为其原始图像，这可以看作是沿图像降质的逆向过程。通常我们复原图像时，最先做的一个步骤就是获取图像退化的先验知识，因为线性图像复原是建立在先验知识已知的基础上的，获取之后建立退化模型，这是图像复原的关键，建立之后在采取各种方式来处理图像完成复原。由此可见，若不能精确掌握图像退化的先验知识，图像复原的结果与原始图像可能并不接近。

图像复原的过程一般分为两步：分析退化原因求解点扩展函数 ，然后用模糊图像 和点扩展函数 采用相应算法来复原图像。

当表达一幅活动的彩色立体图像时，普通数学表达式为：

当表达一幅静止单色平面图像时，数学表达式为：

以式2。2为基础，可建立退化模型，如图1。所示。 是原始图像，经过一个系统 和加性噪声 退化成图像 。用公式描述为：