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文档简介

图像的盲解卷积恢复 在实际应用中 通常都要在没有图像退化必要的先验知识 即不知道点扩展函数 的情况下进行图像复原 盲解卷积复原就是在这种应用背景下提出的 盲解卷积复原是利用原始模糊图像 以某种方式提取出退化信息 同时估计PSF和清晰图像的一种图像复原方法 MATLAB提供了deconvblind函数用于实现盲解卷积 该函数要重建图像和PSF 盲解卷积算法一个很好的优点就是 在对失真情况 包括噪声和模糊 毫无先验知识的情况下 仍然能够实现对模糊图像的复原操作 同时 deconvblind函数可以用于实现多种复杂图像重建修改算法 deconvblind函数的调用格式如下 J PSF deconvblind I INITPSF NUMIT DAMPAR WEIGHT READOUT 其中 J表示复原后的图像 PSF为点扩展函数 I表示输入图像 即模糊图像 INITPSF表示PSF的估计值 与PSF具有相同的大小 且PSF复原效果强烈地受到初始化值INITPSF大小的影响 NUMIT表示算法重复次数 默认值为10 DAMPAR表示由图像I产生的偏移阀值 默认值为0 表示无阻尼 WEIGHT反映每个像素在摄取过程中的质量 如果赋以0加权值 则用来屏蔽差的像素 而好的像素则被赋以加权值1 READOUT表示摄取设备的读出噪声方差矩阵 默认值为0矩阵 下面将通过实例来说明deconvblind 函数的使用方法 1 图像模糊化首先利用程序段1 读取原始图像 清晰图像 如图1 11所示 然后生成如图1 12所示的点扩展函数PSF 再对图像进行模糊化 模糊结果如图1 13所示 图1 11原始图像 图1 12真实PSF 图1 13模糊后的图像 2 图像复原在调用deconvblind函数进行图像复原时 INITPSF 的大小是非常重要的一个指标 在实际应用中 通过分析 都是使用不同大小的PSF对图像进行重建 从中选择一个最合适的PSF值 程序段2以真实大小的INITPSF进行图像复原 得到初步复原结果 如图1 14a所示 同时初步重建PSF 如图1 14b所示 图1 14初步复原的图像与初步重建使用的PSF a b 恢复的图像存在一定的 环 是由图像边界或灰度变化较大的部分产生的 使用WEIGHT参数可以消除环的存在 首先调用edge函数找出图像中灰度变换较大的部分 同时对图像进行膨胀操作以扩充图像的处理区域 图像边界或灰度变化较大的像素将被设置为0 然后使用所定义的WEIGHT数组对图像进行重建 得到如图1 15所示的恢复结果 由图可
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