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文档简介

1、实验课二 一、实验目的1. 进一步了解MATLAB仿真软件图像处理工具箱中图像操作的基本函数；2. 深入理解数字图像处理算法的功能。二、实验内容及要求1. 编写由运动引起的图像模糊的MATLAB恢复程序的，并对自选图像进行处理（可对正常图像先进行运动模糊处理，再恢复）；源程序：I=imread( C:Documents and SettingsAdministratorMy DocumentsMATLABpicture.bmp); imshow(I);title(原始图象); hold on; J=fspecial(motion,20,50);%滤波器 J1=imfilter(I,J,circ

2、ular,conv);%用滤波器模糊原图像 K1=deconvwnr(J1,J);%恢复不加噪声的模糊图象 N=0.002*prod(size(I);%设定一个高斯噪声 N1=imnoise(J1,gaussian,0,.002);%对模糊后图象加噪 N2=sum(N.2)/sum(im2double(I(:).2);%计算噪声的NSR K2=deconvwnr(N1,J,N2/100);%恢复加噪后的模糊图象 figure; subplot(2,2,1);imshow(J1);title(不加噪声的模糊图象); subplot(2,2,2);imshow(N1);title(加高斯噪声的模糊

3、图象); subplot(2,2,3);imshow(K1);title(对不加噪声的图象的恢复); subplot(2,2,4);imshow(K2);title(对加噪的图象的恢复); 2. 将变换结果与原始图像进行对比分析。 以上模糊图象的恢复采用维纳滤波法实现。由以上各图的对比可以看出，如果图象中不存在噪声，则其模糊状况完全由点扩散函数决定。由于这种点扩散函数精确地描述了失真，所以恢复后的图象与原始图象非常接近，可以认为很精确地恢复了原始图象；而对于存在噪声的图象，如上图中存在高斯噪声的运动模糊图象，其经过维纳滤波法恢复后与原始图象的清楚程度相比有一定差距，产生了一定失真，与对不加噪声的图象的恢复相比效果也明显不如。当然，这种恢复是在预先知道引起模糊的精确点扩散函数的情况下得到的，而实际图象处理的任务中，大多数无法准确得知点扩散函数，一般采用估计的点扩散函数来恢复图象。三、实验参考书1. 张兆礼

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