上诉代码的退化模型是上面
时间: 2024-03-24 20:40:33 浏览: 12
非常抱歉,我的回答有误,没有理解您的问题。以下是使用C++实现大气湍流的退化模型进行模拟退化,并使用直接逆滤波的方法进行复原的代码示例:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 打开图像
Mat image = imread("test.jpg");
cvtColor(image, image, COLOR_BGR2GRAY);
// 定义大气湍流退化模型参数
double K = 0.01; // 系数K
double alpha = 2.0; // 湍流强度
double beta = 0.5; // 相位结构函数常数
double L = 10; // 相关长度
// 生成湍流退化图像
Mat degraded_image = Mat::zeros(image.size(), image.type());
Mat temp = Mat::zeros(image.size(), image.type());
randn(temp, 0.0, 1.0);
Mat filter = Mat::zeros(image.size(), image.type());
for (int j = 0; j < image.rows; j++)
{
for (int k = 0; k < image.cols; k++)
{
filter.at<double>(j, k) = exp(-1.0 * pow((pow(j - image.rows / 2, 2) + pow(k - image.cols / 2, 2)), alpha / 2.0) / pow(L, alpha));
}
}
filter = beta / pow(L, alpha) * filter + (1 - beta) * Mat::ones(image.size(), image.type());
degraded_image = image + K * filter.mul(temp);
// 直接逆滤波复原
Mat H = Mat::zeros(image.size(), image.type());
for (int j = 0; j < image.rows; j++)
{
for (int k = 0; k < image.cols; k++)
{
H.at<double>(j, k) = filter.at<double>(j, k) > 0.01 ? 1.0 / filter.at<double>(j, k) : 0;
}
}
Mat G = Mat(image.size(), image.type(), Scalar(0));
idft(degraded_image, G, DFT_SCALE | DFT_REAL_OUTPUT);
idft(G.mul(H), G, DFT_SCALE | DFT_REAL_OUTPUT);
Mat restored_image = G(Rect(0, 0, image.cols, image.rows));
// 显示结果
namedWindow("Original Image", WINDOW_NORMAL);
namedWindow("Degraded Image", WINDOW_NORMAL);
namedWindow("Restored Image", WINDOW_NORMAL);
imshow("Original Image", image);
imshow("Degraded Image", degraded_image);
imshow("Restored Image", restored_image);
waitKey(0);
return 0;
}
```
同样需要注意,以上代码仅供参考,实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。同时,需要使用OpenCV库,因此需要在编译时连接相关的库文件。