2021年数字图像处理图像复原实验报告.doc

图像复原 信息132 李佳奇 一、 试验目 1、 熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱使用; 2、 了解并掌握常见图像恢复和分割技术。二、 试验内容空域滤波复原close all;clear all;clc;I=imread(d:/zhien.jpg);I=im2double(I);I=imnoise(I,gaussian,0.05);%添加高斯噪声PSF=fspecial(average,3);J=imfilter(I,PSF);K=exp(imfilter(log(I),PSF);figure;subplot(131);imshow(I);subplot(132);imshow(J);subplot(133);imshow(K);分析: 空域滤波就是在待处理图像中逐点地移动掩模。在每一点(x,y)处, 滤波器在该点响应经过事先定义关系来计算。对于线性空间滤波, 其响应由滤波器系数与滤波掩模扫过区域对应像素值乘积之和给出维纳滤波I=imread(d:/zhien.jpg);H=fspecial(motion,50,45);J=imfilter(I,H,circular,conv);subplot(221);imshow(J);title(运动模糊后lena.bmp(角度为45);J1=imnoise(J,gaussian,0,0.01);subplot(222);imshow(J1);title(加噪模糊lena.bmp);%figure;J2=deconvwnr(J1,H);subplot(223)imshow(J2);title(模糊噪声图像维纳滤波复原);noise=imnoise(zeros(size(I),gaussian,0,0.01);NSR=sum(noise(:).2)/sum(im2double(I(:).2);J3=deconvwnr(J1,H,NSR);subplot(224)imshow(J3);title(引入SNR维纳滤波复原);分析: 维纳滤波是一个有约束复原恢复, 它综合了退化图像和噪声统计特征两个方面进行了复原处理。维纳滤波, 它是使原图像及其恢复图像之间均方差最小复原方法。是在假象图像信号能够近似看作平稳过程前提下, 根据使恢复图像与原图像f(x,y)均方差最小标准来恢复图像。约束最小二乘法滤波I= imread(d:/zhien.jpg);I1=checkerboard(8); PSF=fspecial(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(模糊加噪图像); NoisePower=V*prod(size(I); G,LAGRA=deconvreg(J,PSF,NoisePower); subplot(1,2,2); imshow(G); title(约束最小二乘滤波复原);分析: 约束最小二乘方图像复原是一个以平滑测度为准则复原方法。试验中首先得到运动模糊和高斯噪退化后图像Zn, 然后对图像进行约束最小平方复原, 同时取得最好复原参数, 假如将参数值调大, 则图像会比较模糊, 但对噪声改善效果较为显著, 假如将参数值调小, 则图像会比较清楚, 但背景会出现一定噪声。盲解卷积复原I=imread(d:/zhien.jpg);I=im2double(I);LEN=20;THETA=20;PSF=fspecial(motion,LEN,THETA);J=imfilter(I,PSF,circular,conv);%运动模糊INITPSF=ones(size(PSF);K,PSF2=deconvblind(J,INITPSF,30);%图像复原figure;subplot(121);imshow(PSF,);subplot(122);imshow(PSF2,);axis auto;figure;subplot(121);imshow(J);%显示退化图像subplot(122);imshow(K);%显示复原图像分析通常图像恢复方法均在成像系统点扩展函数PSF已知下进行, 实际上它通常是未知。在PSF未知情况下, 盲解卷积是实现图像恢复有效方法。该算法优点是, 在对失真情况毫无先验知识情况下, 仍能实现对模糊图像恢复操作。恢复图像存在一定“环”, 是由图像边界或灰度改变较大部分产生。