图像(2D)的PSF (点扩展函数)

图像(2D)的PSF (点扩展函数)是指在图像处理中用于描述光学系统或传感器对点光源的响应函数。PSF可以用来表示光学系统或传感器的模糊程度，即图像中的每个像素点受到周围像素点的影响程度。

PSF可以分为离散和连续两种形式。离散PSF用于描述数字图像处理中的离散采样过程，连续PSF用于描述连续图像处理中的连续采样过程。

PSF的分类主要有以下几种：

1. 空间不变PSF：在整个图像中，光学系统或传感器的响应函数保持不变。
2. 空间变化PSF：在图像不同区域，光学系统或传感器的响应函数不同。
3. 运动模糊PSF：由于物体或相机的运动，导致图像中的物体模糊。

PSF在图像处理中具有重要的应用场景，包括：

1. 图像复原：通过反卷积技术，可以根据已知的PSF对模糊图像进行复原，恢复图像的清晰度。
2. 图像去噪：通过对图像进行去卷积，可以减少由于传感器噪声或其他因素引起的图像噪声。
3. 图像分割：通过对图像进行PSF分析，可以提取图像中的边缘信息，用于图像分割和目标检测。
4. 图像重建：通过对图像进行PSF建模，可以实现图像的三维重建，如计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)。

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