一、噪声的影响
在数字图像中，噪声是无法避免的，而它的出现通常是由于图像采集、传输和处理等过程中引入的。噪声的存在对于图像的清晰度和细节造成了不同程度的影响，因此在图像复原中需要特别注意。噪声可以分为加性噪声和乘性噪声。
加性噪声是指在图像中加上一定量的噪声，例如高斯噪声、均匀噪声等。乘性噪声是指在原始图像基础上乘以一个噪声，例如泊松噪声等。
对于加性噪声，可使用均值滤波、中值滤波等方法进行去噪。对于乘性噪声，可使用逆滤波、Wiener 滤波等复原方法进行处理。
二、模糊的问题
图像模糊通常是由于图像采集设备、传输路线和图像处理等因素引起的。模糊会导致图像丢失细节信息，影响图像的清晰度和质量。
常见的几种模糊类型包括运动模糊、均匀模糊、不均匀模糊等。针对不同类型的模糊，可使用不同的复原方法进行处理。
对于运动模糊，可使用逆滤波和维纳滤波等方法进行处理。针对均匀模糊，通常使用盲复原方法进行处理。对于不均匀模糊，可采用去卷积的方法进行复原。
三、频域处理
频域处理是将图像从时域转换到频域进行处理的过程。常见的频域处理包括傅里叶变换、离散余弦变换等。
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，常用于图像复原和图像分析中。傅里叶变换实质是将图像分解为不同频率的正弦函数和余弦函数进行处理；而离散余弦变换是一种用于信号处理的频域变换方法，采用离散cos函数代替傅里叶变换中的正弦和余弦函数，常用于JPEG压缩和视频处理等领域。
四、代码示例
以下示例展示了使用 Python 进行傅里叶变换和逆变换的代码：
import cv2
import numpy as np
# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 快速傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
# 频谱图像
magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift))
# 逆变换
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = np.fft.ifft2(f_ishift)
img_back = np.abs(img_back)
# 显示图像
cv2.imshow('Original Image',img)
cv2.imshow('Magnitude Spectrum',magnitude_spectrum)
cv2.imshow('Inverse FFT',img_back)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
