基于matlab 将彩色图像“peppers.jpg”灰度化,进行大小为 13×13,标准差为 15 的高斯 模糊退化处理。用盲去卷积函数对模糊图像进行迭代复原(偏差阈值、权重 矩阵、噪声矩阵均为默认值),需显示迭代次数为 10 和 50 的图像复原结果 与重建的点扩散函数 PSF,并分析实验结果。
时间: 2024-02-09 15:07:50 浏览: 68
这个问题和之前的问题非常相似,只是少了一些要求。以下是一个基于 Matlab 的实现过程:
```matlab
% 读取彩色图像并转换为灰度图像
img = imread('peppers.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
% 对灰度图像进行高斯模糊处理
h = fspecial('gaussian', [13, 13], 15);
blur_img = imfilter(gray_img, h, 'symmetric');
% 构造退化模型,得到退化图像
psf = fspecial('gaussian', [13, 13], 15);
degraded_img = imfilter(gray_img, psf, 'symmetric');
% 使用盲去卷积算法进行图像复原
num_iters = [10, 50];
for i = 1:length(num_iters)
% 设置算法参数
num_iter = num_iters(i);
lambda = 1;
beta = 2;
tol = 1e-4;
% 调用盲去卷积函数进行迭代复原
[restored_img, psf_est] = deconvblind(degraded_img, psf, num_iter, lambda, beta, [], tol);
% 显示复原结果和重建的 PSF
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(restored_img); title(sprintf('Restored Image (Iter: %d)', num_iter));
subplot(1, 2, 2); imshow(psf_est, []); title(sprintf('Estimated PSF (Iter: %d)', num_iter)));
end
```
需要注意的是,由于盲去卷积算法本身的限制,即使进行多次迭代,复原图像的质量也可能无法达到理想状态,需要根据实验结果进行评估。另外,如果想要比较不同方法的表现,可以将本问题中使用的盲去卷积算法与其他算法进行比较,例如非盲去卷积算法和其他盲去卷积算法。
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