盲反卷积算法复原图片 效果好一点的matlab代码

盲反卷积是一种复杂的图像处理技术，需要一定的数学和编程基础。以下是一份MATLAB代码，可以进行盲反卷积并复原图像。

clc; clear; close all;

% 加载原始图像
img = imread('lena.png');
figure; imshow(img); title('原始图像');

% 添加高斯模糊
h = fspecial('gaussian', [11 11], 5);
blurred = imfilter(img, h, 'conv', 'circular');
figure; imshow(blurred); title('高斯模糊后的图像');

% 盲反卷积
lambda = 0.1;
iterations = 100;
estimated_nsr = 0;
deblurred = deconvblind(blurred, h, iterations, lambda, estimated_nsr);
figure; imshow(deblurred); title('盲反卷积后的图像');

这里使用了`deconvblind`函数进行盲反卷积，其中`lambda`和`iterations`分别表示正则化参数和迭代次数。可以根据实际情况进行调整。`estimated_nsr`表示图像的噪声水平，如果不知道可以设置为0。

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盲反卷积算法复原输入的模糊图片 效果好一点的matlab代码

盲反卷积算法需要考虑很多因素，例如模糊核大小、噪声水平、正则化系数等等。以下是一个MATLAB代码示例，可以进行盲反卷积并复原模糊图像。

clc; clear; close all;

% 加载模糊图像
blurred = imread('blurred.png');
figure; imshow(blurred); title('模糊图像');

% 盲反卷积
H = fspecial('gaussian', [15 15], 5);
lambda = 0.01;
iterations = 100;
estimated_nsr = 0.001;
deblurred = deconvblind(blurred, H, iterations, lambda, estimated_nsr);
figure; imshow(deblurred); title('盲反卷积后的图像');

在这个示例中，我们使用了一个高斯模糊核`H`，大小为15x15，标准差为5。`lambda`和`iterations`表示正则化参数和迭代次数，可以根据实际情况进行调整。`estimated_nsr`表示图像的噪声水平，如果不知道可以设置为较小的值。

盲反卷积算法复原图形 matlab

盲反卷积是一种常用的图像复原算法，可以用于去除图像模糊以及降低图像噪声等问题。在MATLAB中，可以使用deconvblind函数实现盲反卷积。下面是一个简单的盲反卷积的示例代码：

% 读入图像
img = imread('test.jpg');
% 添加高斯模糊和噪声
PSF = fspecial('gaussian', 7, 10);
noise_var = 0.0001;
img_blur = imnoise(imfilter(img, PSF, 'conv'), 'gaussian', 0, noise_var);
% 进行盲反卷积
J = deconvblind(img_blur, PSF);
% 显示原图、模糊后的图像和复原后的图像
figure();
subplot(1, 3, 1), imshow(img), title('原图');
subplot(1, 3, 2), imshow(img_blur), title('模糊后');
subplot(1, 3, 3), imshow(J), title('复原后');

上述代码中，使用imread函数读入图像，然后通过fspecial函数生成高斯模糊的点扩散函数（PSF），并使用imnoise函数添加噪声。接着，使用deconvblind函数进行盲反卷积处理，得到复原后的图像J。最后，使用subplot和imshow函数将原图、模糊后的图像和复原后的图像显示出来。需要注意的是，盲反卷积需要先对图像进行估计，然后才能进行反卷积处理，因此结果可能会存在一定误差。