isnr，涉及三个图像，原始图像，模糊和噪声图像，恢复图像如何进行计算

ISNR（Improved Signal-to-Noise Ratio）是指在进行图像复原时，恢复图像相对于模糊和噪声图像的信噪比提升值。

ISNR的计算公式为：ISNR = 10log10(Pf/Pn)，其中Pf为复原图像与原始图像之间的均方误差（MSE）差值，Pn为复原图像与模糊噪声图像之间的MSE差值。

具体计算步骤如下：

1. 计算原始图像与模糊噪声图像之间的MSE，记为Pn。

2. 对模糊噪声图像进行复原，得到恢复图像。

3. 计算恢复图像与原始图像之间的MSE，记为Pf。

4. 计算ISNR，即ISNR = 10log10(Pf/Pn)。

ISNR的值越大，说明恢复图像相对于模糊噪声图像的信噪比提升越明显，恢复效果越好。

相关问题

matlab计算图像的isnr

MATLAB中可以使用以下代码计算图像的ISNR（图像信噪比）：

function isnr = calculateISNR(originalImage, noisyImage, denoisedImage)
    signal = originalImage - noisyImage; % 信号图像
    noise = originalImage - denoisedImage; % 噪声图像

    numerator = sum(sum(signal .^ 2)); % 计算信号的能量
    denominator = sum(sum(noise .^ 2)); % 计算噪声的能量

    isnr = 10 * log10(numerator / denominator); % 计算ISNR

end

以上代码中，原始图像originalImage与加噪图像noisyImage相减得到信号图像signal，原始图像与去噪图像denoisedImage相减得到噪声图像noise。然后分别计算信号图像和噪声图像的能量，通过能量的比值计算ISNR。最后返回计算得到的ISNR值。

通过以上代码，可以方便地用MATLAB计算图像的ISNR。具体使用时，只需将原始图像、加噪图像和去噪图像传入该函数，即可得到图像的ISNR值。

已知含有噪声,使用维纳滤波器对运动模糊的图像进行恢复

维纳滤波器是一种经典的图像恢复方法，可以在去除噪声的同时恢复运动模糊的图像。其基本思想是在频域中对图像进行滤波，通过对噪声和模糊的特性进行建模，实现图像的恢复。

具体操作如下：

1. 对图像进行傅里叶变换，得到频域表示。

2. 建立噪声和运动模糊的频域模型，可以通过对原始图像进行分析得到，也可以通过实验获得。

3. 根据维纳滤波器的公式，在频域中对图像进行滤波，得到恢复的图像。

4. 对恢复的图像进行逆傅里叶变换，得到空域表示的图像。

需要注意的是，维纳滤波器的效果受到模型的准确性和参数的选择等因素的影响。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化，以获得最佳的恢复效果。