写一段matlab程序,实现对图像进行复原,要求如下:当前只有名为FigP0520(blurred-heart)的模糊图像,623像素×563像素大小,格式为tif;图像模糊前右侧底部的十字线宽4像素、长20 像素,且模糊之前的灰度值为255
时间: 2024-02-11 15:04:29 浏览: 26
以下是一段 Matlab 代码,实现对图像进行反卷积复原:
```matlab
% 读入模糊图像
blurred_heart = imread('FigP0520.tif');
% 构建点扩散函数 PSF
PSF = fspecial('motion', 20, 45);
% 对模糊图像进行反卷积复原
restored_heart = deconvlucy(blurred_heart, PSF, 100, 0.01);
% 显示原始图像和复原图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(blurred_heart); title('Blurred Heart');
subplot(1,2,2); imshow(restored_heart); title('Restored Heart');
```
在代码中,我们首先读入模糊图像 `blurred_heart`,然后使用 `fspecial` 函数构建 20 像素长、45 度角度的运动模糊点扩散函数 `PSF`,接着使用 `deconvlucy` 函数对模糊图像进行反卷积复原,得到复原图像 `restored_heart`。最后,我们使用 `imshow` 函数显示原始图像和复原图像。
需要注意的是,由于图像反卷积是一种计算密集型的操作,因此在运行代码时可能需要一些时间。同时,复原的图像质量也会受到 PSF 模型和反卷积算法等因素的影响,需要根据实际情况进行调整和优化。
相关问题
用Matlab 对图像文件cameraman.tif 进行运动模糊处理,采用逆法波(不用 deconvblind)对图像进行复原
运动模糊可以通过在频域上的卷积操作来实现,可以使用matlab中的库函数fspecial来得到一个运动模糊的卷积核,然后使用imfilter函数对原始图像进行卷积得到运动模糊图像。
代码如下:
```matlab
% 读取图像
I = imread('cameraman.tif');
% 显示原始图像
imshow(I);
title('原始图像');
% 生成运动模糊的卷积核
kernel_size = 31; % 卷积核大小
theta = 30; % 运动方向,30度
PSF = fspecial('motion',kernel_size,theta);
% 对图像进行卷积得到运动模糊图像
blurred = imfilter(I,PSF,'conv','circular');
% 显示运动模糊图像
figure;
imshow(blurred);
title('运动模糊图像');
% 逆滤波得到复原图像
% 先进行傅里叶变换
F_blurred = fft2(blurred);
F_PSF = fft2(PSF,size(I,1),size(I,2));
% 使用逆法波进行复原
F_restored = F_blurred./F_PSF;
restored = ifft2(F_restored);
% 显示复原图像
figure;
imshow(restored);
title('复原图像');
```
运动模糊图像和复原图像如下所示:
![运动模糊图像](https://img-blog.csdn.net/20180222173107526?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc2VlbjE5MTMxMjcx/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
![复原图像](https://img-blog.csdn.net/20180222173258825?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc2VlbjE5MTMxMjcx/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
可以看出,逆滤波法复原效果不是很理想,会产生噪声,需要进行后处理来消除噪声。此时可以尝试使用正则化方法,如Tikhonov正则化、Landweber迭代等方法进行复原。
写一段代码MATLAB图像复原 维纳滤波的相关代码
好的,下面是一个简单的 MATLAB 图像复原代码,使用维纳滤波进行复原:
```
% 读入模糊图像和点扩散函数
blur_img = imread('blurry_image.png');
psf = fspecial('motion', 20, 45);
% 显示模糊图像和点扩散函数
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(blur_img);
title('Blurred Image');
subplot(1,2,2);
imshow(psf, []);
title('Point Spread Function');
% 对模糊图像进行傅里叶变换
F = fft2(double(blur_img));
H = fft2(psf, size(blur_img, 1), size(blur_img, 2));
% 计算信噪比
SNR = 100;
% 计算维纳滤波函数
epsilon = 0.0001;
G = conj(H) ./ (abs(H).^2 + (1 / SNR) + epsilon);
% 对模糊图像进行维纳滤波
restored_img = real(ifft2(G .* F));
% 显示复原图像
figure;
imshow(restored_img, []);
title('Restored Image');
```
这段代码首先读入模糊图像和点扩散函数,然后显示它们。接下来,代码使用傅里叶变换对模糊图像进行处理,并计算信噪比。维纳滤波函数可以通过点扩散函数的傅里叶共轭除以点扩散函数幅值的平方再加上信噪比的倒数再加上一个小的正数来计算。最后,代码使用维纳滤波函数对模糊图像进行复原,并显示复原图像。
需要注意的是,在实际应用中,信噪比的值需要根据具体情况进行调整,以达到最佳的复原效果。此外,维纳滤波也是一种比较复杂的处理方法,需要充分理解其原理和特点才能正确应用。