我在数字图像处理领域工作，最近我正在研究图像噪声，我只是想知道这种噪声去除是否是图像增强或图像恢复的一部分。
我已经阅读了一些论文，在某些方面，作者说从给定的噪声图像中增强图像，另一方面在一些论文中作者说噪声消除是图像恢复过程。
I got the following answer from dsp.stackexchange：
这取决于任务：如果你只是想让图像“更漂亮”来打印它，你就会把噪声去除称为“图像增强”;如果你想进行某种图像处理并且噪声会严重恶化所产生的数据，你会称之为“图像恢复”。另一种方法是恢复破损和/或旧照片：它们有许多损坏的区域。但在这种情况下，你不能因为它们的来源而将腐败区域称为噪音。
请解释什么是正确的？
答案 0 :(得分：2)
维基百科页面http://en.wikipedia.org/wiki/Image_restoration
它说
图像恢复是拍摄损坏/嘈杂图像并估算干净原始图像的操作
图像增强[...]旨在强调图像的特征，使图像更令观众感到愉悦
两者之间的区别是，正如你引用的dsp.stackexchange描述中所解释的那样：
图像恢复的噪声消除假设存在潜在的“地面实况”图像，并且您的噪声消除操作使图像更接近地面实况。例如，您可以对在光线不好的条件下拍摄的照片使用去噪，使照片更像是同一场景的更好画面。
图像增强的噪声消除并不是为了近似地面实况图像，而是为了突出显示特征（通常用于显示目的）。一个例子是照片的“喷涂”。
更复杂的是，图像恢复和图像增强不一定是相互排斥的（例如，当地面实况图像比噪声图像更“视觉上令人愉悦”时。
答案 1 :(得分：1)
如@alle_meije所述，这是一个非常主观的事情。这取决于您要删除的噪音类型，为什么要尝试消除噪音，以及如何去除噪音。我怀疑在大多数情况下你可以以任何一种方式进行论证。
以下是Hong，L。等人在IEEE模式分析和机器智能交易中作为图像增强 Fingerprint image enhancement: algorithm and performance evaluation 的降噪示例。在这种情况下，增强与美丽无关，与功能无关。
以下是来自美国光学学会期刊Richardson的图像增强Bayesian-Based Iterative Method of Image Restoration的降噪示例。
你的问题的答案是：这取决于你。噪声消除是一种工具。有许多不同的方法来执行噪声消除并决定哪种方式最佳，取决于噪声源，噪声消除的目的和期望的结果。在考虑了这些事情之后，您可以决定您的噪声消除是图像增强还是图像恢复。