圖像復(fù)原方面的實(shí)驗(yàn)_第1頁(yè)
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1、圖像復(fù)原方面的實(shí)驗(yàn)：1、最小二乘類約束復(fù)原：程序：I1=imread(lena.bmp)%讀取原始圖像I=rgb2gray(I1)LEN=31%圖像的模糊化THETA=11PSF1=fspecial(motionLENTHETA)PSF2=fspecial(gaussian105)Blurred1=imfilter(IPSF1circularconv)Blurred2=imfilter(IPSF2conv)%模糊化圖像加噪V=.002B

2、lurredNoisy1=imnoise(Blurred1gaussian0V)BlurredNoisy2=imnoise(Blurred2gaussian0V)figuresubplot(131)imshow(I)title(lena)%用真實(shí)的PSF函數(shù)和噪聲強(qiáng)度作為參數(shù)進(jìn)行圖像復(fù)原NP=Vprod(size(I))reg1=deconvreg(BlurredNoisy1PSF1NP)reg2=deconvreg(BlurredNo

3、isy2PSF2NP)figuresubplot(132)imshow(reg1)title(Rested1withNP)figuresubplot(133)imshow(reg2)title(Rested2withNP)得到的結(jié)果如下：原圖：“Gaussian”復(fù)原圖像2、維納濾波程序：I1=imread(lena.bmp)%讀取原始圖像I=rgb2gray(I1)LEN=31%圖像的模糊化THETA=11PSF1=fspecial(

4、motionLENTHETA)PSF2=fspecial(gaussian105)Blurred1=imfilter(IPSF1circularconv)Blurred2=imfilter(IPSF2conv)figureimshow(I)title(lena)%用真實(shí)的PSF函數(shù)作為參數(shù)進(jìn)行圖像復(fù)原reg1=deconvwnr(Blurred1PSF1)reg2=deconvwnr(Blurred1PSF2)figureimshow(

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