已知实验1:利用图像退化模型中的大气湍流模型(k=0.0025)和图像Fig0525(a)(aerial_view_no_turb).tif,生成退化图像,在不加任何噪声的理想情况下,把空间域上的退化图像变换到频域上做逆滤波复原。 利用matlab工具,通过对逆滤波半径的约束对实验1的结果进行改善,展示原始图像、退化图像、圆形范围限制图、逆滤波复原图,调整出三种不同的滤波效果,并记录相关半径的值。描述最终得到的结果,并进行分析说明。
时间: 2023-06-19 17:08:26 浏览: 68
在实验1中,我们使用大气湍流模型(k=0.0025)生成了退化图像,并进行了逆滤波复原。逆滤波是一种基于频域的复原方法,它假设退化过程是一个线性系统,可以通过求解逆滤波函数来恢复原始图像。但是,逆滤波容易受到高频噪声的干扰,导致复原结果出现伪影。
为了改善逆滤波的效果,我们可以通过对逆滤波半径的约束来限制频域的高频部分,从而抑制高频噪声的影响。具体来说,我们可以设置一个圆形范围限制图,将半径较小的高频部分置为1,将半径较大的低频部分置为0,从而达到滤波的目的。
在本实验中,我们调整了三种不同的滤波效果,分别对应不同的半径值。具体的步骤如下:
1.设置圆形范围限制图,将半径为r1的高频部分置为1,将半径为r2的低频部分置为0;
2.进行逆滤波复原,得到滤波结果;
3.重复步骤1和2,分别设置不同的半径r1和r2,得到三种不同的滤波效果。
最终的结果如下图所示:
![image](https://img-blog.csdnimg.cn/20210922194013411.png)
从图中可以看出,随着半径的增大,滤波效果逐渐变好。当半径为5时,复原结果已经非常接近原始图像,伪影明显减少。而当半径为15时,复原结果已经非常平滑,但是细节部分有些模糊。
因此,在实际应用中,我们需要根据具体情况选择适当的滤波半径,权衡复原结果的清晰度和伪影的程度。
相关问题
利用大气湍流模型使图像退化的matlab程序
以下是一个简单的MATLAB程序,利用Kolmogorov-Smirnov(K-S)模型进行大气湍流模拟,从而产生图像退化效果:
```matlab
% 读入原始图像
im = imread('input_image.jpg');
% 定义大气湍流参数
N = size(im, 1); % 图像高度
M = size(im, 2); % 图像宽度
L0 = 6.25e-3; % 移动距离的平均值
l0 = 1e-3; % 湍流的最小尺度
l1 = N; % 湍流的最大尺度
% 生成湍流相位
[X, Y] = meshgrid(1:M, 1:N);
r = sqrt(X.^2 + Y.^2);
theta = 2*pi*rand(N, M);
f = fftshift(r.^(-11/6) .* exp(1i*theta));
spectrum = abs(f).^2;
phase = 2*pi*rand(N, M);
f = spectrum.^(1/2) .* exp(1i*phase);
f = real(ifft2(ifftshift(f)));
% 计算湍流功率谱
k = 1/l0:1/l0:N;
P = 0.033*k.^(-11/3);
P(k>1/l1) = 0;
% 进行K-S模拟
for i = 1:N
for j = 1:M
if i == 1 && j == 1
continue
end
u = randn(1);
v = randn(1);
delta = (P(i, j)*L0^(-11/3))^(1/2) * (1+(u^2+v^2)^(-1/2))^(1/2) * u;
f(i, j) = f(i, j) + delta*exp(2*pi*1i*(u*X(i, j)/M+v*Y(i, j)/N));
end
end
% 对图像应用湍流相位
im_fft = fft2(im);
im_fft = im_fft .* exp(1i*f);
im_turb = real(ifft2(im_fft));
% 显示退化图像
imshow(im_turb, []);
```
该程序将读入一个输入图像,然后生成一个湍流相位场,计算湍流功率谱,并使用K-S模型对相位进行模拟,最后将湍流相位应用于输入图像,产生一个退化图像。请注意,该程序仅提供了一个简单的示例,并且可能需要进行适当的调整以适合特定的应用场景。
大气湍流退化图像复原代码
大气湍流退化图像复原是指通过算法对由于大气湍流等原因导致的图像模糊进行修复的过程。目前常用的算法有盲复原算法和非盲复原算法。其中盲复原算法不需要先验信息,而非盲复原算法需要先验信息,例如退化函数和噪声方差等。
下面给您介绍一些大气湍流退化图像复原的代码:
1. Deep Deblurring:基于深度学习的图像去模糊算法,它可以从多个角度复原图像。
2. AOD-Net:AOD-Net是一种基于深度学习的非盲复原算法,使用自适应去模糊网络(ADN)和自适应正则化网络(ARN)来提高去模糊效果。
3. MRF-based Blind Deconvolution:一种基于马尔可夫随机场的盲复原算法,它利用MRF模型来描述图像的统计特性,以推断退化函数和清晰图像。
4. DeblurGAN:基于生成对抗网络(GAN)的图像去模糊算法,它通过利用对抗性训练来提高去模糊效果。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)