在数字图像处理中什么是振铃现象

振铃效应（Ringingeffect）是影响复原图像质量的众多因素之一,其典型表现是在图像灰度剧烈变化的临域出现类吉布斯（Gibbs）分布--(满足给定约束条件且熵最大的分布)的震荡。在图像盲复原中,振铃效应是一个不可忽视的问题,其严重降低了复原图像的质量,并且使得难于对复原图像进行后续处理。振铃效是由于在图像复原中选取了不适当的图像模型造成的；在图像盲复原中如果点扩散函数选择不准确也是引起复原结果产生振铃效应的另一个原因,特别是选用的点扩散函数尺寸大于真实点扩散函数尺寸时,振铃现象更为明显；振铃效应产生的直接原因是图像退化过程中信息量的丢失,尤其是高频信息的丢失。振铃效应对复原图像质量影响严重,众多学者对抑制振铃效应的方法进行了广泛研究,然而大多数图像复原方法在这一点上都有所不足,造成了复原过程中的振铃效应几乎不可避免,尤其对于有噪声存在的场合,它会混淆图像的高频特性,使得振铃效应带来的影响更加显著。幅频函数：对图像进行FFT变换,对变换后的结果去模后,其幅度就是频率的函数,该函数就是幅频函数。