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数字图像处理作业：退化
图像退化
原图：original_DIP.tiff
原图
1．运动模糊退化，代码：
f=imread(original_DIP.tiff);
f=im2double(f);
[m,n]=size(f);%图像大小
[u,v]=dftuv(m,n);%图像dft的行列矩阵
F=fft2(f);
temp=0;
for a=[0.1,-0.1]
for b=[0.1,-0.1]
UV=pi*(u*a+v*b)+0.0001*ones(m,n);%加上微小的常量避免分母为0
H=1./UV.*sin(UV).*exp(-1j*UV); %运动模糊退化模型
G=F.*H;%频域处理
g=real(ifft2(G));
% g=imnoise(g,gaussian,0,0.01);%运动模糊加高斯噪声
temp=temp+1;%绘图位置
subplot(2,2,temp)
fulltitle=strcat(a=,num2str(a),,b=,num2str(b));%标题
imshow(g,[]);title(fulltitle)
end
end
模糊结果 （未加噪声）：
a=0.1,b=0.1 a=0.1,b=-0.1
a=-0.1,b=0.1 a=-0.1,b=-0.1
分析与思考：
（1）a=0.1，b=0.1：向右下方运动模糊
a=0.1，b=-0.1：向左下方运动模糊
a=-0.1，b=0.1：向右上方运动模糊
a=-0.1，b=-0.1：向左上方运动模糊
对比可知，参数a 控制垂直方向的运动，正值向下运动，负值
向上运动；参数b 控制水平方向的运动，正值向右运动，负值向左运
动。
（2 ）令参数b=0，改变参数a 的值，观察模糊程度：结果如下
a=0,b=0 a=0.05,b=0
a=0.1,b=0 a=0.15,b=0
可知：参数a 的值越大，模糊程度越大。参数b 同理。
2.在之前四种运动模糊的基础上加高斯噪声，观察结果：
g=imnoise(g,gaussian,0,0.01);%运动模糊加高斯噪声
a=0.1,b=0.1 a=0.1,b=-0.1
a=-0.1,b=0.1 a=-0.1,b=-0.1
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