图像增强与图像复原：目的与方法的比较

图像增强和图像复原都是处理图像的重要技术，它们的目标都是提高图像的质量。然而，它们在处理目的和方法上存在显著的差异。
处理目的：
图像增强的主要目的是改善图像的视觉效果，以满足人的心理和生理需求。它通常不考虑图像是如何退化的，而是通过各种技术来增强图像的某些特性，如对比度、色彩、锐度等，使图像看起来更清晰、更美观。
与此不同，图像复原的目标是尽可能恢复图像的原始质量。为了实现这一目标，图像复原需要了解图像退化的机制和过程，建立相应的退化模型，并采用与退化相反的过程来恢复图像。因此，图像复原通常需要更多的先验知识，并且最终结果需要有一个客观的评价准则。
处理方法：
在方法上，图像增强通常不需要建立退化模型。它直接对图像的像素值进行操作，采用各种算法和技术来增强图像的局部或整体特性。例如，直方图均衡化可以增强图像的对比度，锐化滤波器可以增强图像的边缘信息。这些方法简单、快速，但可能会引入一些失真。
相比之下，图像复原需要建立退化模型，这通常涉及到复杂的数学和计算过程。退化模型可以根据先验知识或实验数据来建立，例如运动模糊、镜头畸变、噪声等退化因素都可以被纳入模型中。然后，采用与退化相反的过程来恢复图像。例如，去噪、去模糊、去畸变等技术都可以用于图像复原。
此外，对于已经退化的图像，通常需要先进行复原处理，再进行增强处理。这是因为增强处理可能会引入新的失真，而复原处理可以帮助消除这些失真，提高图像的整体质量。
总结：
总的来说，图像增强和图像复原在处理目的和方法上存在显著差异。图像增强更关注改善图像的视觉效果，而图像复原更关注恢复图像的原始质量。在实际应用中，应根据具体需求选择合适的技术。对于那些对视觉效果要求较高但不需要恢复原始质量的场景，可以选择图像增强；而对于那些需要尽可能恢复原始质量的场景，应选择图像复原技术。
需要注意的是，虽然图像增强和图像复原在某些方面存在差异，但它们也有一定的联系。例如，一些先进的算法和技术可以在图像增强和复原中共享和应用。此外，随着计算机视觉和深度学习的发展，一些新的算法和技术也正在将两者结合起来，以提高图像处理的效果和性能。