图像复原方法（matlab）

图像复原，也称为去噪或超分辨率重建，是指通过各种算法从含有噪声、模糊或其他失真形式的原始图像中恢复出接近原始清晰图像的过程。在MATLAB中，有许多常用的图像复原方法：

1. **均值滤波**：这是一种简单的低通滤波方法，适用于去除高斯白噪声。可以使用`imfilter`函数，如`img = medfilt2(img)`。

2. **中值滤波**：对于椒盐噪声等离散点噪声较为有效，它保留边缘信息，使用`medfilt2`同样可以实现。

3. **小波去噪**：利用小波变换分解图像并去掉高频噪声，然后重构。MATLAB提供`wavedec2`和`waverec2`函数。

4. **稀疏表示法**：通过寻找最简的表示将图像分解成稀疏系数，然后重构。`spams`包在MATLAB里支持这一方法。

5. **深度学习方法**：近年来深度学习技术如卷积神经网络（CNN）在图像复原上取得了很大进展。例如，可以使用预训练好的模型，如U-Net或SRCNN，`deep learning toolbox`中有相应的工具箱支持。

6. **冯·诺依曼去噪器（Wiener filter）**：基于信号理论，假设噪声服从特定分布，进行滤波处理。可以使用`wiener2`函数。

应用这些方法前，通常需要对图像进行预处理，比如灰度化、归一化等。选择哪种方法取决于数据的特点和噪声类型。如果你有具体的图像和需求，可以尝试多种方法并评估效果。