2021年数字图像处理图像复原实验报告.doc
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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γ, 假如将参数γ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γ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。- 配套讲稿:
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