MATLAB图像复原变换域复原模型代码

下面是MATLAB图像复原变换域复原模型的基本代码：

% 读取待处理的图像
img = imread('image.jpg');

% 进行傅里叶变换
F = fft2(img);

% 设计滤波器
H = fspecial('gaussian', size(img), 10);

% 在频域中进行滤波
G = F .* H;

% 进行反傅里叶变换
img_restored = ifft2(G);

% 显示复原后的图像
imshow(img_restored);

这段代码中，我们首先读入待处理的图像，然后进行傅里叶变换，得到图像的频域表示。接着，我们设计一个高斯滤波器作为滤波器，并对频域图像进行滤波。最后，我们进行反傅里叶变换，得到复原后的图像，并将其显示出来。

需要注意的是，上面的代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况调整滤波器和参数的选择。

相关问题

matlab图像复原代码

以下是一个用于在Matlab中进行图像复原的示例代码：

function output=daqituan(image,k)
%函数daqituan对输入的图像进行大气湍流处理
%参数image：输入的待处理图像
%参数k：大气湍流模型常数

k=0.00011;

i=fft2(double(image));
G=fftshift(i);
[m,n,h]=size(i);
H=zeros(m,n);

for i=1:m
    for j=1:n
        if sqrt((i-m/2)^2+(j-n/2)^2)<100
            H(i,j)=exp(-k*(i^2+j^2)^(5/6));
        end
    end
end

for i=1:3
    out (:,:,i)=G(:,:,i).*H;
end

out=real(ifft2(ifftshift(out)));

figure,subplot(121),imshow(image),title('原始图像'),subplot(122),imshow(out,[]),title('大气湍流复原图像');
end

这个函数接受一个图像和一个常数k作为输入，然后使用大气湍流模型对图像进行处理，最终输出复原后的图像。具体实现过程包括将输入图像进行傅里叶变换，然后根据大气湍流模型计算一个滤波器，将滤波器应用于傅里叶变换后的图像，最后再进行傅里叶反变换得到复原后的图像。

数字图像处理,MATLAB图像复原

数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的过程。MATLAB是一种常用的数字图像处理工具，它提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以用于图像复原、增强、分割、特征提取等各种图像处理任务。

图像复原是指对受到噪声、失真等影响的图像进行恢复的过程。MATLAB提供了多种图像复原算法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波、维纳滤波等，可以根据不同的复原需求选择不同的算法。

其中，维纳滤波是一种常用的图像复原算法，它可以根据图像的噪声模型和信号模型进行复原。在MATLAB中，可以使用wiener2函数实现维纳滤波，其基本语法如下：

J = wiener2(I,[m n],noise_var)

其中，I为输入图像，[m n]为滤波器大小，noise_var为噪声方差。函数将返回复原后的图像J。

除了维纳滤波外，MATLAB还提供了多种图像复原算法，如非线性扩散滤波、小波变换等，可以根据不同的图像复原需求选择不同的算法。