PSF matlab

PSF是点扩散函数(Point Spread Function)的缩写，它描述了一个成像系统对一个点光源（物体）的响应。在Matlab中，可以使用fspecial函数生成PSF，然后使用deconvwnr函数进行图像复原。deconvwnr函数可以使用不同的参数进行调整，例如噪声水平、相关性等。通过使用PSF和deconvwnr函数，可以对图像进行滤波和复原，从而提高图像质量。

相关问题

psf函数matlab

在MATLAB中，`psf`函数是用来生成点扩散函数（Point Spread Function）的。点扩散函数是用于描述光学系统或图像传感器的成像性能的函数。

`psf`函数的语法如下：

h = psf(type,parameters)

其中，`type`是一个字符串，用于指定所需的点扩散函数类型。常见的类型包括：
- `'gaussian'`：高斯点扩散函数
- `'motion'`：运动模糊点扩散函数
- `'disk'`：圆盘形点扩散函数

`parameters`是一个结构体或参数向量，用于指定点扩散函数的具体参数。参数的含义和范围根据不同的类型而有所不同。

下面是一些示例代码：

% 生成一个标准差为2的高斯点扩散函数
h1 = psf('gaussian', 2);

% 生成一个长度为10、角度为45度的运动模糊点扩散函数
params = struct('length', 10, 'angle', 45);
h2 = psf('motion', params);

% 生成一个半径为3的圆盘形点扩散函数
h3 = psf('disk', 3);

请注意，生成的点扩散函数通常是二维或三维数组，可以用于模拟图像模糊或处理图像恢复任务中。

matlab PSF

MATLAB中的PSF（点扩散函数）是描述一个成像系统对一个点光源的响应的函数。PSF也可以被称为系统响应，它是一个聚焦光学系统的冲击响应。在大多数情况下，PSF可以被认为是一个能够表现未解析物体的图像中的一个扩展区块。 在MATLAB中，可以使用不同的函数来进行图像复原，其中包括deconvreg和deconvwnr函数。deconvreg函数是用来恢复模糊化图像的，它使用真实的PSF函数和噪声强度作为参数进行复原。而deconvwnr函数则是用来对有噪声运动模糊图像进行复原的，它可以通过指定PSF、噪声的信噪比（NSR）以及相关性修正参数（NCORR和ICORR）来实现复原操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB中PSF函数进行图像复原](https://blog.csdn.net/dyq1995/article/details/86068785)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于matlab实现数字图像处理之图像复原](https://blog.csdn.net/qq_45840242/article/details/125127159)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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