im = imread('lena.jpg'); % 创建PSF psf = fspecial('gaussian', [15 15], 5); % 对图像进行卷积 im_blur = imfilter(im, psf, 'circular', 'conv'); % 添加高斯噪声 sigma = 25; im_noisy = imnoise(im_blur, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2); % 显示模糊且有噪声的图像 subplot(2, 2, 1); imshow(im_noisy); title('模糊且有噪声的图像'); % 进行逆滤波 im_recovered_inv = deconvwnr(im_noisy, psf, 0); subplot(2, 2, 2); imshow(im_recovered_inv); title('逆滤波复原的图像');逆滤波这里有问题,改正代码
时间: 2023-11-27 18:03:25 浏览: 46
好的,根据您的描述,可以尝试使用Wiener滤波来代替逆滤波,因为逆滤波对噪声比较敏感,容易产生较大的估计误差。以下是可能的代码实现:
```matlab
% 读入图像和模糊核
im = imread('lena.jpg');
im = im2double(im);
psf = fspecial('gaussian', [15 15], 5);
% 对图像进行卷积
im_blur = imfilter(im, psf, 'circular', 'conv');
% 添加高斯噪声
sigma = 25;
im_noisy = imnoise(im_blur, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2);
% 显示模糊且有噪声的图像
subplot(2, 2, 1); imshow(im_noisy); title('模糊且有噪声的图像');
% 进行Wiener滤波
SNR = 1/(sigma/255)^2;
im_recovered_wiener = deconvwnr(im_noisy, psf, 1/SNR);
subplot(2, 2, 2); imshow(im_recovered_wiener); title('Wiener滤波复原的图像');
```
这段代码中,我们首先读入图像和模糊核,然后对图像进行卷积得到模糊图像。接下来,我们添加高斯噪声,并将其显示出来。然后,我们根据噪声的信噪比计算Wiener滤波的参数,使用`deconvwnr`函数对图像进行复原。最后,我们将复原结果显示出来。
相关问题
matlab怎么实现图像与PSF卷积
可以使用Matlab中的conv2函数实现图像与PSF(点扩散函数)的卷积。具体步骤如下:
1. 将图像和PSF读入Matlab中,可以使用imread函数读入图像,使用fspecial函数生成PSF。
2. 对PSF进行归一化处理,使其所有元素之和为1,可以使用Matlab中的sum函数实现。
3. 对图像和PSF进行二维卷积,可以使用Matlab中的conv2函数实现。卷积结果即为图像与PSF卷积后的结果。
示例代码:
```matlab
% 读入图像和PSF
img = imread('lena.jpg');
psf = fspecial('gaussian', [5 5], 2);
% 对PSF进行归一化处理
psf = psf / sum(psf(:));
% 进行二维卷积
result = conv2(img, psf, 'same');
% 显示卷积结果
imshow(result);
```
对一幅清晰图像添加PSF卷积和高斯噪声实现图片 模糊,并用逆滤波、维纳滤波、Lucy-richardson 进行图像复原。提供matlab代码
好的,以下是一个简单的Matlab代码,用于实现对一幅清晰图像添加PSF卷积和高斯噪声的图像模糊,并通过逆滤波、维纳滤波和Lucy-Richardson算法进行图像复原:
```matlab
% 读取原始图像
im = imread('lena.jpg');
% 创建PSF
psf = fspecial('gaussian', [15 15], 5);
% 对图像进行卷积
im_blur = imfilter(im, psf, 'circular', 'conv');
% 添加高斯噪声
sigma = 25;
im_noisy = imnoise(im_blur, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2);
% 显示模糊且有噪声的图像
subplot(2, 2, 1);
imshow(im_noisy);
title('模糊且有噪声的图像');
% 进行逆滤波
im_recovered_inv = deconvwnr(im_noisy, psf, 0);
subplot(2, 2, 2);
imshow(im_recovered_inv);
title('逆滤波复原的图像');
% 进行维纳滤波
K = 0.01;
im_recovered_wiener = deconvwnr(im_noisy, psf, K);
subplot(2, 2, 3);
imshow(im_recovered_wiener);
title('维纳滤波复原的图像');
% 进行Lucy-Richardson算法
iterations = 10;
im_recovered_lr = deconvlucy(im_noisy, psf, iterations);
subplot(2, 2, 4);
imshow(im_recovered_lr);
title('Lucy-Richardson复原的图像');
```
请注意,这个代码仅是一个简单的示例,实际使用时可能需要进行更多的参数调整和优化。
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