图像复原方面的实验.doc

图像复原方面的实验：1、最小二乘类约束复原：程序：I1=imread(lena.bmp); %读取原始图像I=rgb2gray(I1);LEN=31;%图像的模糊化THETA=11;PSF1=fspecial(motion,LEN,THETA);PSF2=fspecial(gaussian,10,5);Blurred1=imfilter(I,PSF1,circular,conv);Blurred2=imfilter(I,PSF2,conv);%模糊化图像加噪V=.002;BlurredNoisy1=imnoise(Blurred1,gaussian,0,V);BlurredNoisy2=imnoise(Blurred2,gaussian,0,V);figure,subplot(1,3,1);imshow(I)title( lena )%用真实的PSF函数和噪声强度作为参数进行图像复原NP=V*prod(size(I);reg1=deconvreg(BlurredNoisy1,PSF1,NP);reg2=deconvreg(BlurredNoisy2,PSF2,NP);figure;subplot(1,3,2);imshow(reg1);title(Restored1 with NP)figure;subplot(1,3,3) ;imshow(reg2);title(Restored2 with NP)得到的结果如下： 原图：“motion”复原图像：“Gaussian”复原图像2、维纳滤波程序：I1=imread(lena.bmp); %读取原始图像I=rgb2gray(I1);LEN=31;%图像的模糊化THETA=11;PSF1=fspecial(motion,LEN,THETA);PSF2=fspecial(gaussian,10,5);Blurred1=imfilter(I,PSF1,circular,conv);Blurred2=imfilter(I,PSF2,conv);figure,imshow(I)title( lena )%用真实的PSF函数作为参数进行图像复原reg1=deconvwnr(Blurred1,PSF1);reg2=deconvwnr(Blurred1,PSF2);figure;imshow(reg1);title(Restored1 with NP)figure;imshow(reg2);title(Restored2 with NP)得到的结果如下:原图：“Motion”复原图：“guassian”复原图：在上述程序的基础上做一些改动，如下：%用真实的PSF函数和噪声强度作为参数进行图像复原reg1=deconvwnr(Blurred1,PSF1);reg2=deconvwnr(Blurred1,fspecial(motion,2*LEN,THETA);reg3=deconvwnr(Blurred1,fspecial(motion,LEN,2*THETA);figure;imshow(reg1);title(Restored1 with NP)figure;imshow(reg2);title(Restored2 with NP)figure;imshow(reg3);得到如下结果：过大的模糊距离参数：过大的模糊运动方向角度参数：3、Lucy_Richardson滤波复原程序：I1=imread(lena.bmp); I=rgb2gray(I1);% I=I(50+1:256,2+1:256,:);figure;imshow(I);title(Original Image);PSF=fspecial(gaussian,5,5);Blurred=imfilter(I,PSF,symmetric,conv);V=.002;BlurredNoisy=imnoise(Blurred,gaussian,0,V);figure;imshow(BlurredNoisy);title(Blurred & Noisy);luc1=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,5);figure;imshow(luc1);title(Restored Image,NUMIT=5);得到的结果图：模糊加噪复原图像：4、盲解卷积复原程序：I1=imread(lena.bmp); I=rgb2gray(I1); PSF=fspecial(motion,13,45); figure,imshow(PSF,); Blurred=imfilter(I,PSF,circ,conv); figure,imshow(Blurred); INITPSF=ones