matlab模糊图像清晰化
时间: 2023-12-06 20:37:33 浏览: 49
以下是使用Matlab对图像进行清晰化的步骤:
1. 导入图像并显示:
```matlab
i = imread('name of the image');
imshow(i);
```
2. 对图像进行模糊处理:
```matlab
h = fspecial('motion', 50, 45);
motionBlur = imfilter(i, h, 'replicate');
imshow(motionBlur);
```
3. 对模糊图像进行清晰化处理:
```matlab
deblurred = deconvwnr(motionBlur, h, 0.02);
imshow(deblurred);
```
以上步骤中,第二步使用了fspecial函数来创建一个运动模糊滤波器,第三步使用了deconvwnr函数来对模糊图像进行去卷积和噪声抑制,从而实现清晰化处理。
相关问题
matlab实现模糊图像清晰化
模糊图像清晰化是图像处理中的一个重要问题。Matlab提供了多种方法用于模糊图像清晰化,下面我介绍一种基于逆滤波的方法。
逆滤波是一种常用的模糊图像清晰化方法,其基本思路是将模糊图像通过逆滤波器进行滤波,得到清晰的图像。具体步骤如下:
1. 读入模糊图像并显示
```matlab
I = imread('blurry_image.png');
imshow(I);
```
2. 构造点扩散函数PSF
在逆滤波中,点扩散函数(PSF)是模糊过程的数学模型。可以根据模糊的方式来构造PSF,这里以高斯模糊为例:
```matlab
PSF = fspecial('gaussian', [11 11], 5);
```
3. 对PSF进行傅里叶变换
为了方便计算,需要对PSF进行傅里叶变换:
```matlab
PSF_FFT = fft2(PSF, size(I,1), size(I,2));
```
4. 对图像进行傅里叶变换
```matlab
I_FFT = fft2(I);
```
5. 构造逆滤波器
逆滤波器是对PSF的逆运算,可以通过傅里叶变换来实现:
```matlab
noise_var = 0.0001;
H = conj(PSF_FFT) ./ (abs(PSF_FFT).^2 + noise_var./abs(I_FFT).^2);
```
其中,noise_var表示噪声方差,可以根据实际情况进行调整。
6. 对图像进行逆滤波
```matlab
J_FFT = H .* I_FFT;
J = real(ifft2(J_FFT));
```
7. 显示清晰化后的图像
```matlab
imshow(J, []);
```
通过以上步骤,就可以实现基于逆滤波的模糊图像清晰化。需要注意的是,逆滤波对噪声比较敏感,可能会引入一些噪声,需要根据实际情况进行调整。
图片 盲模糊变清晰 matlab
盲模糊的图像恢复是一个比较复杂的问题,需要一些高级的图像处理技术。在MATLAB中,可以使用盲模糊图像恢复工具箱(Blind Deconvolution Image Restoration Toolbox)来实现。该工具箱提供了多种算法来解决盲模糊问题,包括基于正则化的方法、基于变分的方法、基于最大后验估计(MAP)的方法等。
以下是一个基于正则化的盲模糊图像恢复的示例:
```matlab
% 读取盲模糊图片
I = imread('blurred_image.jpg');
% 创建盲模糊系统模型
PSF = fspecial('gaussian', 15, 5); % 创建模糊核
LEN = 21; THETA = 11; % 创建运动模糊核
motionBlur = zeros(LEN,LEN);
motionBlur(round((LEN+1)/2),round((LEN+1)/2)-THETA:round((LEN+1)/2)+THETA) = 1;
PSF = motionBlur./sum(motionBlur(:)) + PSF;
noise_var = 0.0001; % 添加噪声
estimated_nsr = noise_var / var(double(I(:))); % 估计信噪比
deblurred = deconvreg(I, PSF, estimated_nsr); % 盲模糊图像恢复
% 显示处理后的图片
imshow(deblurred);
```
这里创建了一个盲模糊系统模型,包括高斯模糊核和运动模糊核,并添加了噪声。然后使用deconvreg函数对图像进行盲模糊图像恢复。可以根据具体情况选择合适的模型和参数,达到更好的效果。