振鈴效應

振鈴效應是由於在圖像復原中選取了不適當的圖像模型造成的；在圖像盲復原中如果點擴散函數選擇不準確也是引起復原結果產生振鈴效應的另一個原因，特別是選用的點擴散函數尺寸大於真實點擴散函數尺寸時，振鈴現象更為明顯；振鈴效應產生的直接原因是圖像退化過程中信息量的丟失，尤其是高頻信息的丟失。

振鈴效應對復原圖像質量影響嚴重，眾多學者對抑制振鈴效應的方法進行了廣泛研究，然而大多數圖像復原方法在這一點上都有所不足，造成了復原過程中的振鈴效應幾乎不可避免，尤其對於有噪聲存在的場合，它會混淆圖像的高頻特性，使得振鈴效應帶來的影響更加顯著。

圖1展示了在圖像處理中，頻率域下的理想低通濾波器在一定條件下將會導致圖片出現振鈴效應。由卷積定理可知，頻率域下的理想低通濾波器H(u, v)必定存在一個空間域下與之對應的濾波函數h(x, y)，且可以通過對H(u,v)作傅里葉逆變換求得。產生振鈴效應的原因就在於，理想低通濾波器在頻率域下的分佈十分線性（在D0處呈現出一條垂直的線，在其他頻率處呈現出一條水平的線），那麼不難想象出對應的h(x,y)將會有類似於sinc函數那樣週期震盪的空間分佈特性。正是由於理想低通濾波器的空間域表示有類似於sinc函數的形狀，位於正中央的突起使得理想低通濾波器有模糊圖像的功能，而外層 ^[1]  的其他突起則導致理想低通

濾波器會產生振鈴效應。

圖像處理中，對一幅圖像進行濾波處理，若選用的頻域濾波器具有陡峭的變化，則會使濾波圖像產生“振鈴”，所謂“振鈴”，就是指輸出圖像的灰度劇烈變化處產生的震盪，就好像鐘被敲擊後產生的空氣震盪。如圖2：