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1，怎样让图像还原

按F7,多按几下,能放大缩小

怎样让图像还原

2，如何还原图像

图像恢复软件：Advanced Photo RecoveryAdvanced Photo Recovery 是一款可以帮助你找回丢失或者损坏的图片的数据修复工具，主要是针对各种存储卡、数码相机和手机等移动存储媒体！

如何还原图像

3，怎样图像还原

你找个你朋友的号，登上去（在这之前你必须先下线），然后找到你的（系统不会自动更新，这时候你看的还是原来的头像），然后把你头像截图，切记不要刷新信息，最好在好友界面截图。然后，就完成了！
什么图象说清楚点

怎样图像还原

4，怎么把p过的照片还原

你好，如果是没有个格栅化的多图层图片就可以还原。如果是格栅化了的就没有办法还原了。———————————————分割线——————————————————满意请采纳(⊙o⊙)，以上是软硬谦施团队为你带来的回答。如果有什么不懂的可以追问，以后有什么问题可以向我提问或者向我的团队提问。(*^__^*) 嘻嘻……
不大可能吧，我只知道PS只能P，不能还原

5，图像复原

就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿图像退化的逆过程进行处理。 典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行恢复，使图像质量得到改善。 图像复原和图像增强的区别：图像增强不考虑图像是如何退化的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。因此，图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看得舒服就行。而图像复原就完全不同，需知道图像退化的机制和过程等先验知识，据此找出一种相应的逆处理方法，从而得到复原的图像。如果图像已退化，应先作复原处理，再作增强处理。二者的目的都是为了改善图像的质量。 资料： 图像恢复的目的是设法改进图像的质量，以提高视觉观察或进一步数字处理的效果。从这个意义上看，图像恢复与图像增强的目的相同。差别是图像恢复后的图像可看成是原始图像逆退化过程的结果。因此，图像恢复有时候称作客观图像增强。恢复技术可以是整体的也可以是局部的，它们可以在某个频域或空间域中实现。例如消除一个具有已知频率的干扰模式，最好在频域中进行，其步骤为：傅立叶变换，滤波，傅立叶逆变换。去除几何变形一般是在空间域内完成。

6，图像增强图像复原啥意思啊

图像增强的目标是改进图片的质量，例如增加对比度，去掉模糊和噪声，修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图估计原图像的一种技术。 图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。 早期的数字图像复原亦来自频率域的概念。现代采取的是一种代数的方法，即通过解一个大的方程组来复原理想的图片。 以提高图像质量为目的的图像增强和复原对于一些难以得到的图片或者在拍摄条件十分恶劣情况下得到的图片都有广泛的应用。例如从太空中拍摄到的地球或其他星球的照片，用电子显微镜或X光拍摄的生物医疗图片等。 图像增强 使图像清晰或将其转换为更适合人或机器分析的形式。与图像复原不同，图像增强并不要求忠实地反映原始图像。相反，含有某种失真（例如突出轮廓线）的图像可能比无失真的原始图像更为清晰。常用的图像增强方法有：①灰度等级直方图处理：使加工后的图像在某一灰度范围内有更好的对比度；②干扰抑制：通过低通滤波、多图像平均、施行某类空间域算子等处理，抑制叠加在图像上的随机性干扰；③边缘锐化：通过高通滤波、差分运算或某种变换，使图形的轮廓线增强；④伪彩色处理：将黑白图像转换为彩色图像，从而使人们易于分析和检测图像包含的信息。 图像复原 除去或减少在获得图像过程中因各种原因产生的退化。这类原因可能是光学系统的像差或离焦、摄像系统与被摄物之间的相对运动、电子或光学系统的噪声和介于摄像系统与被摄像物间的大气湍流等。图像复原常用二种方法。当不知道图像本身的性质时，可以建立退化源的数学模型，然后施行复原算法除去或减少退化源的影响。当有了关于图像本身的先验知识时，可以建立原始图像的模型，然后在观测到的退化图像中通过检测原始图像而复原图像。 图像分割 将图像划分为一些互不重叠的区域，每一区域是像素的一个连续集。通常采用把像素分入特定区域的区域法和寻求区域之间边界的境界法。区域法根据被分割对象与背景的对比度进行阈值运算，将对象从背景中分割出来。有时用固定的阈值不能得到满意的分割，可根据局部的对比度调整阈值，这称为自适应阈值。境界法利用各种边缘检测技术，即根据图像边缘处具有很大的梯度值进行检测。这两种方法都可以利用图像的纹理特性实现图像分割。

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