matlab图像复原法对二值图像去除干扰

根据提供的引用内容，可以了解到图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用各种反退化方法，例如滤波等，使复原后的图像符合某些准则，图像质量得到改善。对于二值图像去除干扰，可以采用以下matlab图像复原方法：

1. 中值滤波法：中值滤波法是一种非线性滤波方法，对于椒盐噪声和斑点噪声有较好的去噪效果。在matlab中，可以使用medfilt2函数实现中值滤波。

2. 形态学滤波法：形态学滤波法是一种基于形态学运算的滤波方法，对于二值图像的去噪效果较好。在matlab中，可以使用imerode和imdilate函数实现形态学滤波。

3. 维纳滤波法：维纳滤波法是一种基于信噪比的滤波方法，对于高斯噪声和运动模糊等退化情况有较好的复原效果。在matlab中，可以使用wiener2函数实现维纳滤波。

下面是一个matlab图像复原的例子，使用中值滤波法对二值图像去除椒盐噪声：

I = imread('binary_image.jpg'); % 读取二值图像
subplot(1,2,1); imshow(I); title('Original Image'); % 显示原图像
J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); % 添加椒盐噪声
subplot(1,2,2); imshow(J); title('Noisy Image'); % 显示加噪声后的图像
K = medfilt2(J); % 中值滤波
figure; imshow(K); title('Filtered Image'); % 显示滤波后的图像