求解最近邻点法问题，在线等，急！！！

由于用最近邻点法求解，所以只需要每次将下一次考虑的点定在离当前考虑的点最近的未到达点，然后最后回到初始点即可。

先把表格补齐桥陪会方便很多，算的可能有错的敏启蠢，保险起见建议题主自己再算一下

v1开始：1-3-2-5-4-6-1，总距离为6+5+15+4+12+15=57

v2开始：2-3-1-5-4-6-2，总距离为5+6+7+4+12+16=50

v3开始：3-2-1-5-4-6-3，总距离为5+10+7+4+12+8=46

v4开始：4-5-6-3-2-1-4，总距离为4+6+8+5+10+8=41

v5开始：5-4-1-3-2-6-5，总距离为4+8+6+5+16+6=45

v6开始：6-5-4-1-3-2-6，总距离为6+4+8+6+5+16=45

顺便提一句，最近邻点法虽然比较简单，但是求到旁档最短回路的不一定是最优解……这从上面改了初始点结果就不一样也能看出来

  本节主要目的是介绍图像复原一些基本概念，如图像退化/复原过程的模型，图像复原的滤波方法，包括非约束复原(逆滤波)、有约束复原(维裂唤脊纳滤波)、非线性约束还原(最大熵),还有几何失真复原，来源于东北大学 魏颖教授的数字图像课程笔记。

  在图像退化/复原建模之前先得知道 什么是图像退化 ？图像的质量变坏叫做退化。退化的形式有图像模糊、图像有干扰等。 为什么图像会退化呢 ？无论是由光学、光电或电子方法获得的图像都会有不同程度的退化； 退化的形式多种多样 。如传感器噪声、摄像机未聚焦、物体与摄像设备之间的相对移动、随机大气湍流、光学系统的相差、成像光源或射线的散射等；

  图像复原和图象增强一样，都是为了 改善图像视觉效果 ，以及便于后续处理。 与图像增强不同 ，图像增强方法更偏向 主观判断 ，而图像复原则是肆渗根据图象畸变或退化原因，进行 模型化处理 。

  图像恢复处理的关键问题在于建立退化模型。在缺乏足够的先验知识的情况下，可利用已有的知识和经验对模糊或噪声等 退化过程进行数学模型的建立及描述 ，并针对此退化过程的数学模型进行图像复原。

  图像退化过程的先验知识在图像复原技术中起着重要作用。

  一般地讲，复原的好坏应有一个规定的客观标准，以能对复原的结果作出某种最佳的估计。

  在信号处理领域中，常常提及线性移不变系统（或线性空间不变系统），线性移不变系统有许多重要的性质，合理地利用这些性质将有利于我们对问题的处理。

  寻找滤波传递函数，通过频域图像滤波得到复原图像的链岁傅立叶变换，再求反变换，得到复原图像。

  非约束复原是指除了使准则函数 最小外， 再没有其他的约束条件。因此只需了解退化系统的传递函数或冲激响应函数， 就能利用如前所述的方法进行复原。但是由于传递函数存在病态问题，复原只能局限在靠近原点的有限区域内进行， 这使得非约束图像复原具有相当大的局限性。

   退化的原因为已知 ：对退化过程有先验知识，如希望能确定PSF和噪声特性：即确定： 与 ， 。

   根据导致模糊的物理过程（先验知识） :

  数字图像在获取过程中，由于成像系统的非线性，成像后的图像与原景物图像相比，会产生比例失调，甚至扭曲，这类图像退化现象称之为几何畸变。

  几何畸变校正要对失真的图像进行精确的几何校正， 通常是先确定一幅图像为基准，然后去校正另一幅图像的几何形状。

  几何畸变校正一般分两步来做：一是图像空间坐标的变换——空间变换；二是重新确定在校正空间各像素点的取值——灰度级插值。

  空间变换：防止图象内容支离破碎（弄断直线）

  灰度插值：目标图象会要求到原图象的非整数点。

  图像经几何位置校正后，在校正空间中各像点的灰度值等于被校正图像对应点的灰度值。一般校正后的图像某些像素点可能挤压在一起，或者分散开，不会恰好落在坐标点上，因此常采用内插法来求得这些像素点的灰度值。经常使用的方法有如下两种。

   1) 最近邻点法 ：

  最近邻点法是取与像素点相邻的4个点中距离最近的邻点灰度值作为该点的灰度值。如图所示。最近邻点法计算简单，但精度不高，同时校正后的图像亮度有明显的不连续性。

   2) 双线性内插法 ：

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