最小二乘反卷积复原模糊图像matlab

以下是一个简单的最小二乘反卷积算法的 Matlab 代码，用于复原输入的模糊图片：

% 读取模糊图像
blurryImage = imread('blurry_image.png');

% 定义 PSF 核
PSF = fspecial('gaussian', [15, 15], 5);

% 生成模糊图像
blurred = imfilter(blurryImage, PSF, 'conv', 'circular');

% 定义图像尺寸和噪声水平
sz = size(blurryImage);
noise_var = 0.001;

% 初始化反卷积器
deconvolved = ones(sz) / prod(sz);

% 计算最小二乘反卷积
deconvolved = deconvwnr(blurred, PSF, noise_var);

% 显示结果
imshow(deconvolved);

这个算法使用MATLAB自带的deconvwnr函数计算最小二乘反卷积。这个函数使用噪声方差作为参数，该参数可以根据您的输入图像进行调整。请注意，这只是一个简单的最小二乘反卷积算法，可能无法适用于所有情况。对于更复杂的情况，您可能需要使用更高级的算法，例如迭代反卷积或正则化的反卷积。

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正则化的反卷积复原模糊图像matlab

以下是一个简单的正则化反卷积算法的 Matlab 代码，用于复原输入的模糊图片：

% 读取模糊图像
blurryImage = imread('blurry_image.png');

% 定义 PSF 核
PSF = fspecial('gaussian', [15, 15], 5);

% 生成模糊图像
blurred = imfilter(blurryImage, PSF, 'conv', 'circular');

% 定义图像尺寸和噪声水平
sz = size(blurryImage);
noise_var = 0.001;

% 定义正则化参数
lambda = 0.1;

% 初始化反卷积器
deconvolved = ones(sz) / prod(sz);

% 定义迭代次数和步长
num_iters = 20;
step_size = 0.2;

% 迭代反卷积器
for i = 1:num_iters
    % 计算梯度
    grad = 2 * imfilter(imfilter(deconvolved, PSF, 'conv', 'circular') - blurred, PSF, 'corr', 'circular') + lambda * deconvolved;
    
    % 更新反卷积器
    deconvolved = deconvolved - step_size * grad;
    
    % 抑制噪声
    deconvolved = max(deconvolved, 0);
    deconvolved = deconvolved / sum(deconvolved(:));
    deconvolved = deconvolved + eps;
    
    % 计算误差
    error = sum(sum((imfilter(deconvolved, PSF, 'conv', 'circular') - blurred).^2)) / prod(sz);
    
    % 显示迭代信息
    disp(['Iteration ', num2str(i), ' error = ', num2str(error)]);
end

% 显示结果
imshow(deconvolved);

这个算法添加了一个正则化项，以帮助控制反卷积器的复杂度，并减少噪声。请注意，这只是一个简单的正则化反卷积算法，可能无法适用于所有情况。对于更复杂的情况，您可能需要使用更高级的算法，例如Tikhonov正则化或最小二乘反卷积。

盲反卷积算法复原图形 matlab

盲反卷积是一种常用的图像复原算法，可以用于去除图像模糊以及降低图像噪声等问题。在MATLAB中，可以使用deconvblind函数实现盲反卷积。下面是一个简单的盲反卷积的示例代码：

% 读入图像
img = imread('test.jpg');
% 添加高斯模糊和噪声
PSF = fspecial('gaussian', 7, 10);
noise_var = 0.0001;
img_blur = imnoise(imfilter(img, PSF, 'conv'), 'gaussian', 0, noise_var);
% 进行盲反卷积
J = deconvblind(img_blur, PSF);
% 显示原图、模糊后的图像和复原后的图像
figure();
subplot(1, 3, 1), imshow(img), title('原图');
subplot(1, 3, 2), imshow(img_blur), title('模糊后');
subplot(1, 3, 3), imshow(J), title('复原后');

上述代码中，使用imread函数读入图像，然后通过fspecial函数生成高斯模糊的点扩散函数（PSF），并使用imnoise函数添加噪声。接着，使用deconvblind函数进行盲反卷积处理，得到复原后的图像J。最后，使用subplot和imshow函数将原图、模糊后的图像和复原后的图像显示出来。需要注意的是，盲反卷积需要先对图像进行估计，然后才能进行反卷积处理，因此结果可能会存在一定误差。