好的。这是图像处理。有时它的结果可能看起来确实很神奇。在其他很多时候，在一些书籍或论文中，您会看到他们讨论了一种算法或方法来处理给定的失真/噪声图像并将其转换为令人难以置信的完美形式。然而，它们不提供任何实际代码，也不提供输入和输出图像。因此，完全不可能复制他们计划实现的目标。

在这个例子中，引发了一个简单得可笑的想法。其实这是所有信号处理中最基本的思想：滤波！有一张原始退化图像退化得如此之多，似乎无法恢复，但是当通过 DFT 对其进行分析时，可以看到原始未失真图像中不存在一些杂散频率分量。另外有趣的是，这些杂散频率都分布在一个圆形的频率环内！所以这是所有信号处理中最简单的。只需设计一个足够窄的圆形 2D 滤波器，以抑制所有这些圆形杂散分量，并让所有其余部分保持不变。结果就是那个魔法。

然而话虽如此，在您的日常生活中，您不太可能会遇到如此高度结构化的“噪音”或“失真”。似乎几乎这种失真只是为了过滤演示而添加的。事实上，由于事实检查和文档记录不佳，这种演示技巧似乎存在。你基本上做的是：你有一个原始的清晰图像。您向其中添加了一些人为产生的噪声，然后应用噪声恢复算法将其移除！Aaaand ta daaaa 完美恢复是可能的，在现实生活中还是只是为了人为产生的噪音？