數(shù)字圖像處理圖像復(fù)原實(shí)驗(yàn)報告

1、圖像復(fù)原 信息132 李佳奇 1304010311一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1、熟悉并掌握MATLAB圖像處理工具箱的使用； 2、理解并掌握常用的圖像的恢復(fù)和分割技術(shù)。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容空域?yàn)V波復(fù)原close all;clear all;clc;I=imread('d:/zhien.jpg');I=im2double(I);I=imnoise(I,'gaussian',0.05);%添加高斯噪聲PSF=fspecial('average',3);J=imfilter(I,PSF);K=exp(imfilter(log(I),PSF);figure;subplot(

2、131);imshow(I);subplot(132);imshow(J);subplot(133);imshow(K);分析：空域?yàn)V波就是在待處理圖像中逐點(diǎn)地移動掩模。在每一點(diǎn)(x,y)處，濾波器在該點(diǎn)的響應(yīng)通過事先定義的關(guān)系來計算。對于線性空間濾波，其響應(yīng)由濾波器系數(shù)與濾波掩模掃過區(qū)域的相應(yīng)像素值的乘積之和給出維納濾波I=imread('d:/zhien.jpg');H=fspecial('motion',50,45);J=imfilter(I,H,'circular','conv');subplot(221);imshow(

3、J);title('運(yùn)動模糊后的lena.bmp(角度為45)');J1=imnoise(J,'gaussian',0,0.01);subplot(222);imshow(J1);title('加噪模糊的lena.bmp');%figure; J2=deconvwnr(J1,H);subplot(223)imshow(J2);title('模糊噪聲圖像的維納濾波復(fù)原');noise=imnoise(zeros(size(I),'gaussian',0,0.01);NSR=sum(noise(:).2)/s

4、um(im2double(I(:).2);J3=deconvwnr(J1,H,NSR);subplot(224)imshow(J3);title('引入SNR的維納濾波復(fù)原');分析：維納濾波是一種有約束的復(fù)原恢復(fù)，它綜合了退化圖像和噪聲統(tǒng)計特性兩個方面進(jìn)行了復(fù)原處理。維納濾波，它是使原圖像及其恢復(fù)圖像之間的均方差最小的復(fù)原方法。是在假象圖像信號可以近似看作平穩(wěn)隨機(jī)過程的前提下，按照使恢復(fù)的圖像與原圖像f(x,y)的均方差最小原則來恢復(fù)圖像。約束最小二乘法濾波I= imread('d:/zhien.jpg');I1=checkerboard(8); PSF=fs

5、pecial('motion',50,45); V=0.0001; J=imfilter(I,PSF,'circular','conv'); J1=imnoise(J,'gaussian',0,0.01); subplot(1,2,1); imshow(J1); title('模糊加噪圖像'); NoisePower=V*prod(size(I); G,LAGRA=deconvreg(J,PSF,NoisePower); subplot(1,2,2); imshow(G); title('約束最小二乘濾波復(fù)

6、原');分析： 約束最小二乘方圖像復(fù)原是一種以平滑測度為準(zhǔn)則的復(fù)原方法。實(shí)驗(yàn)中首先得到運(yùn)動模糊和高斯噪退化后的圖像Zn，然后對圖像進(jìn)行約束最小平方復(fù)原，同時獲得最佳復(fù)原的參數(shù)，如果將參數(shù)的值調(diào)大，則圖像會比較模糊，但對噪聲的改善效果較為明顯，如果將參數(shù)的值調(diào)小，則圖像會比較清晰，但背景會出現(xiàn)一定的噪聲。 盲解卷積復(fù)原I=imread('d:/zhien.jpg');I=im2double(I);LEN=20;THETA=20;PSF=fspecial('motion',LEN,THETA);J=imfilter(I,PSF,'circular','conv');%運(yùn)動模糊INITPSF=ones(size(PSF);K,PSF2=deconvblind(J,INITPSF,30);%圖像復(fù)原figure;subplot(121);imshow(PSF,);subplot(122);imshow(PSF2,);axis auto;figure;subplot(121);imshow(J);%顯示退化圖像subplot(122);imshow(K);%顯示復(fù)原圖像分析通常圖像恢復(fù)方法均在成像系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)PSF已知下進(jìn)行，實(shí)際上它