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画像復元とは、破損/ノイズのある画像から、クリーンな元の画像を推定する操作です。破損には、モーションブラー、ノイズ、カメラのピントずれなど、さまざまな形態があります。[ 1 ]画像復元は、画像をぼかしたプロセスを逆転させることによって実行され、点光源を撮影し、点像分布関数（PSF）と呼ばれる点光源画像を使用して、ぼかしプロセスによって失われた画像情報を復元します。
画像復元は画像強調とは異なり、後者は観察者にとってより好ましい画像の特徴を強調することを目的としており、必ずしも科学的な観点から現実的なデータを生成することを目的としているわけではありません。画像処理パッケージが提供する画像強調技術（コントラストストレッチや最近傍法によるぼけ除去など）は、画像生成過程の事前モデルを使用しません。
画像強調処理によってノイズを効果的に除去することは可能ですが、解像度を多少犠牲にする必要があります。しかし、多くの用途ではこれは許容できません。蛍光顕微鏡では、z方向の解像度がそもそも低いため、対象物を復元するにはより高度な画像処理技術を適用する必要があります。
画像復元技術の目的は、ノイズを低減し、解像度の低下を回復することです。画像処理技術は、画像領域または周波数領域のいずれかで実行されます。画像復元のための最も単純で一般的な技術はデコンボリューションであり、これは周波数領域で実行され、画像とPSFの両方のフーリエ変換を計算した後、ぼかし要因によって引き起こされた解像度の低下を元に戻します。 [ 2 ]現在では、デジタルツールとソフトウェアを使用して写真復元が行われ、画像が持つ可能性のあるあらゆる種類の損傷を修正し、全体的な品質と詳細の解像度を向上させます。[ 3 ]
1. 幾何補正
2. 放射測定補正
3.ノイズ除去
画像復元技術は、劣化の影響を逆転させ、画像を可能な限り元の状態または望ましい状態に復元することを目的としています。このプロセスには、画像を分析し、アルゴリズムとフィルタを適用して劣化を除去または軽減することが含まれます。最終的な目標は、視覚的な品質を向上させ、解釈性を高め、画像から関連情報を抽出することです。[ 2 ]
画像復元は、大きく分けて空間領域法と周波数領域法の2種類に分類できます。空間領域法は画像ピクセルに直接作用するのに対し、周波数領域法はフーリエ変換などの技術を用いて画像を周波数領域に変換し、そこで復元処理を行います。どちらのアプローチにもそれぞれ利点があり、様々な種類の画像劣化に適しています。[ 2 ]
空間領域の技術は、主に画像のピクセル値に基づいて動作します。この領域でよく用いられる手法には、以下のようなものがあります。
この手法では、各ピクセル値をその近傍の中央値に置き換えることで、インパルスノイズを効果的に低減します。[ 2 ]
統計モデルに基づくと、ウィーナーフィルターは元の画像とフィルター処理された画像の間の平均二乗誤差を最小化します。[ 4 ]これは、ノイズを低減し、ぼやけた画像を強調するのに特に役立ちます。
この技術は、重要な画像の詳細を保持しながら、画像全体の変動を最小限に抑えます。[ 2 ]画像のエッジを維持しながらノイズを除去するのに効果的です。
周波数領域の手法では、フーリエ変換などを用いて、画像を空間領域から周波数領域に変換します。この領域でよく用いられる手法には以下のようなものがあります。
この手法は、劣化関数の逆関数を推定することで元の画像を復元することを目的としている。しかし、ノイズに非常に敏感であり、復元過程でノイズを増幅させてしまう可能性がある。
この手法は、解に制約条件を組み込むことで、ノイズを低減し、重要な画像の詳細を保持しながら画像を復元します。
この手法は、加算性ノイズと乗算性ノイズの両方の影響を受けた画像を改善するために使用されます。画像の低周波成分と高周波成分を個別に処理することで、視認性を向上させます。
画像復元は、以下のような様々な分野で幅広く応用されています。
犯罪捜査において、画像復元技術は監視映像の画質向上、低品質画像からの詳細情報の復元、物体や人物の特定精度の向上に役立つ。
画像復元は、診断精度を向上させるために医療画像において非常に重要です。X線、MRI、CTスキャン、超音波などの技術において、ノイズの低減、コントラストの向上、画像解像度の向上に役立ちます。
画像修復技術は、デジタル写真において、モーションブラー、レンズ収差、センサーノイズなどの要因によって生じる不具合を修正するために一般的に用いられています。また、古い写真や破損した写真の修復にも利用できます。
画像修復は、歴史的文書、美術品、写真の保存において重要な役割を果たします。ノイズを低減し、色褪せたディテールを強調し、不要なものを除去することで、貴重な視覚コンテンツを後世に残すことができます。[ 3 ]
画像復元技術は著しく進歩したものの、依然としていくつかの課題が残っている。主な課題としては、複雑な劣化への対処、限られた情報への対応、復元品質と計算時間のトレードオフへの対処などが挙げられる。
画像復元の未来は、ディープラーニングと人工知能の発展によって牽引される可能性が高い。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、ノイズ除去、超解像、インペインティングなど、さまざまな画像復元タスクで有望な結果を示している。生成敵対ネットワーク（GAN）の使用も、リアルな画像復元のために注目を集めている。[ 5 ]
さらに、計算写真やマルチセンサーイメージングといった新興技術は、画像復元に関する研究や応用において新たな道を開くことが期待される。