实现图像复原的相关MATLAB程序举例

根据提供的信息，我们可以总结出以下有关图像复原的MATLAB程序相关的知识点： ### 图像复原的基本概念 图像复原是指在已知噪声和模糊情况下，通过数学模型和算法尽可能恢复原始图像的过程。通常，图像复原的目标是提高图像的质量，以便于进一步处理或分析。 ### MATLAB中的图像复原函数 MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，其中包括多种用于图像复原的函数，如`deconvwnr`、`deconvreg`和`deconvlucy`等。 #### 1. **Wiener 逆滤波 (deconvwnr)** Wiener逆滤波是一种基于最小均方误差准则的方法，它假设图像受到线性系统的卷积模糊和加性噪声的影响。此方法通过最小化输出图像与原始图像之间的均方误差来估计原始图像。 **代码示例**: ```matlab I = checkerboard(8); noise = 0.1 * randn(size(I)); PSF = fspecial('motion', 21, 11); Blurred = imfilter(I, PSF, 'circular'); BlurredNoisy = im2uint8(Blurred + noise); NP = abs(fftn(noise)).^2; NPOW = sum(NP(:)) / prod(size(noise)); IP = abs(fftn(I)).^2; IPOW = sum(IP(:)) / prod(size(noise)); ICORR = fftshift(real(ifftn(NP))); ICORR1 = ICORR(:, ceil(size(I, 1) / 2)); NSR = NPOW / IPOW; subplot(221); imshow(BlurredNoisy, []); title('原始模糊并添加噪声的图像'); subplot(222); imshow(deconvwnr(BlurredNoisy, PSF, NSR), []); title('deconvwnr(A, PSF, NSR)'); subplot(223); imshow(deconvwnr(BlurredNoisy, PSF, NCORR, ICORR), []); title('deconvwnr(A, PSF, NCORR, ICORR)'); subplot(224); imshow(deconvwnr(BlurredNoisy, PSF, NPOW, ICORR1), []); title('deconvwnr(A, PSF, NPOW, ICORR_1_D)'); ``` #### 2. **正则化逆滤波 (deconvreg)** 正则化逆滤波是在逆滤波的基础上增加了正则化项，用于限制解的空间，从而避免过拟合问题。这种方法特别适用于图像噪声较大时的情况。 **代码示例**: ```matlab I = checkerboard(8); PSF = fspecial('gaussian', 7, 10); V = .01; BlurredNoisy = imnoise(imfilter(I, PSF), 'gaussian', 0, V); NOISEPOWER = V * prod(size(I)); [JLAGRA] = deconvreg(BlurredNoisy, PSF, NOISEPOWER); subplot(221); imshow(BlurredNoisy); title('A=Blurred and Noisy'); subplot(222); imshow(JLAGRA); title('[JLAGRA]=deconvreg(A, PSF, NP)'); subplot(223); imshow(deconvreg(BlurredNoisy, PSF, [], LAGRA / 10)); title('deconvreg(A, PSF, [], 0.1*LAGRA)'); subplot(224); imshow(deconvreg(BlurredNoisy, PSF, [], LAGRA * 10)); title('deconvreg(A, PSF, [], 10*LAGRA)'); ``` #### 3. **Lucy-Richardson 算法 (deconvlucy)** Lucy-Richardson算法是一种迭代方法，用于恢复被模糊和噪声污染的图像。该算法假设图像受到卷积模糊和泊松分布噪声的影响，并通过迭代优化来估计原始图像。 **代码示例**: ```matlab I = checkerboard(8); PSF = fspecial('gaussian', 7, 10); V = .0001; BlurredNoisy = imnoise(imfilter(I, PSF), 'gaussian', 0, V); WT = zeros(size(I)); WT(5:end - 4, 5:end - 4) = 1; J1 = deconvlucy(BlurredNoisy, PSF); J2 = deconvlucy(BlurredNoisy, PSF, 20, sqrt(V)); J3 = deconvlucy(BlurredNoisy, PSF, 20, sqrt(V), [], WT); subplot(221); imshow(BlurredNoisy); title('A=Blurred and Noisy'); subplot(222); imshow(J1); title('deconvlucy(A, PSF)'); subplot(223); imshow(J2); title('deconvlucy(A, PSF, NI, DP)'); subplot(224); imshow(J3); title('deconvlucy(A, PSF, NI, DP, [], WT)'); ``` #### 4. **盲去模糊** 盲去模糊是指在不知道模糊核的情况下进行图像复原的过程。这是一项更具挑战性的任务，因为需要同时估计模糊核和原始图像。 **代码示例**: ```matlab I = checkerboard(8); PSF = fspecial('gaussian', 7, 10); V = .0001; BlurredNoisy = imnoise(imfilter(I, PSF), 'gaussian', 0, V); % 接下来可以尝试使用盲去模糊算法或其他方法进行处理 ``` ### 总结 上述代码展示了如何利用MATLAB中的不同图像复原函数来处理被模糊和噪声污染的图像。每种方法都有其适用场景和局限性，因此选择合适的方法对于获得高质量的复原结果至关重要。在实际应用中，还需要根据具体情况调整参数以达到最佳效果。