matlab逆滤波算法

逆滤波是一种图像复原技术，用于恢复由于模糊或降噪等原因而失真的图像。Matlab提供了许多函数和工具箱来实现逆滤波算法。下面是一个简单的例子：

% 读取图像并添加高斯噪声和模糊
I = imread('example.jpg');
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);
K = fspecial('motion', 20, 45);
L = imfilter(J, K, 'conv', 'circular');

% 逆滤波
H = fft2(K, size(I,1), size(I,2));
G = fft2(L);
F = G ./ H;
J_hat = real(ifft2(F));

% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(J), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(J_hat), title('逆滤波图像');

上述代码中，我们首先读取一张图像，并添加高斯噪声和运动模糊。然后，我们使用`fft2`函数计算运动模糊的频率响应，并将其与噪声图像的傅里叶变换相除，得到复原的傅里叶变换。最后，我们使用`ifft2`函数将傅里叶变换转换回空间域，并显示复原的图像。

相关问题

matlab 逆滤波复原

逆滤波是一种图像复原技术，用于在受到模糊和噪声影响的图像上进行恢复。Matlab提供了许多函数来实现逆滤波复原，其中最常用的是`deconvreg`和`deconvwnr`函数。

`deconvreg`函数使用正则化方法进行逆滤波，这可以有效地控制噪声的影响。语法如下：

J = deconvreg(I, PSF, lambda)

其中，`I`是输入图像，`PSF`是点扩散函数，`lambda`是正则化参数。函数输出`J`是逆滤波复原后的图像。

`deconvwnr`函数使用维纳滤波进行逆滤波，维纳滤波可以同时考虑噪声和图像的特性，因此可以得到更好的复原效果。语法如下：

J = deconvwnr(I, PSF, NSR)

其中，`I`是输入图像，`PSF`是点扩散函数，`NSR`是信噪比。函数输出`J`是逆滤波复原后的图像。

需要注意的是，逆滤波复原存在一定的风险，因为它可能会放大噪声并导致图像出现伪影。因此，在使用逆滤波进行图像复原时，需要谨慎选择算法和参数，并进行适当的后处理。

matlab逆滤波完整代码

逆滤波是一种图像增强方法，可以恢复由线性模糊造成的图像退化。下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于实现逆滤波。

% 读取图像并显示
im = imread('lena.tif');
imshow(im);

% 添加线性模糊
PSF = fspecial('motion', 20, 45);
blurred = imfilter(im, PSF, 'conv', 'circular');
figure, imshow(blurred);

% 计算噪声标准差
noise_mean = 0;
noise_var = 0.0001;
blurred_noisy = imnoise(blurred, 'gaussian', noise_mean, noise_var);
figure, imshow(blurred_noisy);

% 逆滤波
estimated_nsr = noise_var / var(im(:));
wnr = deconvwnr(blurred_noisy, PSF, estimated_nsr);
figure, imshow(wnr);

上述代码中，我们首先读取了一张图像（这里使用了经典的 Lena 图像），然后使用 `fspecial` 函数创建了一个运动模糊（`motion`）的点扩散函数（PSF）。接着，我们使用 `imfilter` 函数将该模糊应用于原始图像，得到一个模糊图像。然后，我们在模糊图像上添加了一些高斯噪声，以模拟真实场景中的图像退化。最后，我们使用 `deconvwnr` 函数对模糊和噪声图像进行逆滤波处理，并得到一个增强的图像。

需要注意的是，逆滤波是一种非常敏感的图像处理方法，对于过度模糊或过强的噪声，可能会得到不稳定或无效的结果。因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的参数和算法。