实验二图像复原(报告).docVIP

实验二 图像复原 姓名： 吴雨 学号：20111336067班级：自动化2班 一、实验目的 1、掌握图像退化和噪声的基本模型 2、运用空域噪声滤波器去除噪声 3、掌握无约束和有约束复原方法实现对运动模糊图像的复原 二、实验内容 1、基本图像退化和恢复模型 2、逆滤波图像复原。图像受均值为0.1，方差为0.01的高斯噪声污染，并且退化函数为，其中k=0.0025，M，N为图像的尺寸。用逆滤波方法对退化图像进行复原，给出复原图像。 要求：给出完整程序，命名为nlb.m；给出原始图像，退化图像，复原图像。 代码： I0=imread(barb.png); subplot(2,2,1); imshow(I0);title(原始图像); I=imnoise(I0,gaussian,0.1,0.01); [m,n]=size(I); F=fftshift(fft2(I)); k=0.0025; for u=1:m for v=1:n; H(u,v)=exp((-k)*(((u-m/2)^2+(v-n/2)^2)^(5/6))); end end G=F.*H; I1=ifft2(fftshift(G)); subplot(2,2,2); imshow(uint8(I1));title(退化图像); F1=G./H; I2=ifft2(fftshift(F1)); subplot(2,2,3); imshow(uint8(I2));title(全逆滤波复原图像); 处理结果： 3、运动模糊图像复原。用MATLAB 自带函数进行图像复原，用fspecial 函数创建运动模糊核PSF；用imfilter 函数生成退化图像；给退化图像加入加性高斯噪声。然后，用维纳滤波复原函数deconvwnr对运动模糊且含噪图像复原。 要求：给出完整程序，命名为fy.m；给出原始图像、退化图像、复原图像，合理排列 图像，给出合理的图像title；试验中通过对参数的调整讨论各参数对恢复结果的影响。 I = imread(camera.png); subplot(2,2,1); imshow(I); title(原始图像); PSF= fspecial(motion,20,45); M = imfilter(I,PSF,replicate); subplot(2,2,2); imshow(M);title(运动模糊图像); D=imnoise(M,gaussian,0.1,0.01); subplot(2,2,3); imshow(D);title(模糊加噪图像); MFN=imadd(M,im2uint8(D)); NSR=sum(noise(:).^2)/sum(MFN(:).^2); blurred = deconvwnr(MFN,PSF,NSR); subplot(2,2,4); imshow(blurred);title(复原图像);