matlab逆滤波图像复原

逆滤波是一种用于图像复原的技术，它可以将模糊的图像恢复到原始清晰的状态。在Matlab中，可以使用ifft2函数进行逆滤波图像复原。

以下是一个基本的Matlab代码示例，用于实现逆滤波图像复原：

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

% 定义点扩散函数
PSF = fspecial('motion', 20, 45);

% 应用逆滤波
restored_image = deconvwnr(blur_image, PSF);

% 显示原始图像和恢复后的图像
subplot(1,2,1), imshow(blur_image), title('Blur Image');
subplot(1,2,2), imshow(restored_image), title('Restored Image');

在上述代码中，首先读取了一个模糊图像。然后，使用fspecial函数定义了一个点扩散函数（PSF），这是用于恢复模糊图像的关键。最后，使用deconvwnr函数应用逆滤波，将模糊图像恢复为原始图像。最后，使用subplot函数显示原始图像和恢复后的图像。

请注意，逆滤波技术对于噪声较小的模糊图像效果比较好。对于噪声较多的图像，可能需要采用其他的图像复原技术。

相关问题

matlab 逆滤波图像复原

逆滤波是一种图像复原方法，它试图通过将退化函数的逆应用于观察到的退化图像来恢复原始图像。在MATLAB中，可以使用`deconvwnr`函数来实现逆滤波图像复原。该函数的语法如下：

J = deconvwnr(I, PSF, NSR)

其中，`I`是观察到的退化图像，`PSF`是点扩散函数，`NSR`是噪声信噪比。`deconvwnr`函数将返回复原的图像`J`。

下面是一个示例代码，演示如何使用`deconvwnr`函数进行逆滤波图像复原：

% 读取退化图像
I = imread('degraded_image.png');

% 创建点扩散函数
PSF = fspecial('motion', 20, 45);

% 添加高斯噪声
J = imnoise(imfilter(I, PSF), 'gaussian', 0, 0.001);

% 估计噪声信噪比
signal_var = var(I(:));
noise_var = var(I(:) - J(:));
NSR = noise_var / signal_var;

% 进行逆滤波图像复原
K = deconvwnr(J, PSF, NSR);

% 显示结果
subplot(1, 3, 1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1, 3, 2), imshow(J), title('Degraded and Noisy Image');
subplot(1, 3, 3), imshow(K), title('Restored Image');

在这个示例中，我们首先读取了一个退化图像`I`，然后创建了一个点扩散函数`PSF`，并将其应用于图像`I`，并添加了高斯噪声。接下来，我们估计了噪声信噪比`NSR`，并使用`deconvwnr`函数进行逆滤波图像复原。最后，我们将原始图像、退化和噪声图像以及恢复的图像显示在一个图像窗口中。

用Matlab逆滤波图像复原

逆滤波是一种图像复原技术，用于恢复模糊图像的细节和清晰度。在Matlab中，可以使用deconvreg函数进行逆滤波操作。下面是一个简单的示例代码：

% 读入模糊图像和点扩散函数
blurred = imread('blurred_image.png');
psf = imread('psf.png');

% 对模糊图像进行逆滤波
result = deconvreg(blurred, psf);

% 显示结果
imshow(result);

在这个示例中，我们首先读入了模糊图像和点扩散函数。然后，我们使用deconvreg函数对模糊图像进行逆滤波操作，得到还原后的图像。最后，我们使用imshow函数显示结果。

需要注意的是，逆滤波操作容易受到噪声的影响，可能会导致还原后的图像出现伪影或者噪声。因此，在实际应用中，需要对图像进行处理，以增强其抗噪声能力。