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基于模型的图像增强

基于模型的图像增强技术是指利用数学模型和物理模型对图像进行处理，以改善图像质量或提取有用信息。这些模型可以描述图像的生成过程、退化过程或增强过程，通过这些模型可以更系统地理解和解决图像增强中的各种问题。本节将详细介绍几种常见的基于模型的图像增强方法，包括基于物理模型的图像增强、基于数学模型的图像增强以及基于深度学习模型的图像增强。

基于物理模型的图像增强

基于物理模型的图像增强方法主要通过模拟物理现象来改善图像质量。这些物理现象包括光照、反射、散射等，通过对这些现象的建模，可以更准确地恢复图像的原始信息。

1.1照明模型

照明模型是