来自-<<数字图像处理与机器视觉>>第二版第八章
图像复原：重建退化的图像，最大限度的回复原貌。
1.噪声的种类：
- 高斯噪声：概率密度服从正态分布，高斯噪声是最恶劣的噪声。
- 瑞利噪声：二维向量的两个分量呈独立的，有着相同的方差的正态分布时，这个向量的模呈瑞利分布。
- 伽玛噪声：概率密度函数服从伽玛分布。
- 指数噪声：概率密度函数服从指数分布。
- 均匀分布噪声：概率密度函数服从均匀分布。
- 脉冲噪声（椒盐噪声）：（是视觉上最明显的噪声）
在MATLAB里有噪声函数imnoise(),但是加的噪声有限。用add_noise()则都能够添加。
调用格式：IJ=add_noise(I,type,x,y)
说明：type可取值gaussian/rayleigh/gamma/exp/uniform/salt&pepper
IJ为添加噪声后的图像，大小与I一样。
添加噪声代码：
I=imread('5.jpg');
IJ=imnoise(I,'gaussian',0.3);
imshow(IJ);
空间滤波
均值滤波：其中的谐波滤波器对高斯噪声有较好的效果。
统计排序滤波：其中的中值滤波可以消除椒盐噪声。
自适应滤波器：是优于目前所有滤波器的（后面的文章里有详细介绍）。