读入一幅图像,利用大气湍流退化函数将图像进行退化处理,保存退化图像。同屏显 示原始图像、退化图像,并标注大气湍流退化函数参数,计算退化图像的峰值信噪比PSNR。matlab实现
时间: 2024-03-02 09:51:02 浏览: 34
好的,根据您的要求,我将为您回答问题并给出MATLAB代码。
首先,您需要了解大气湍流退化是一种常见的图像退化模型,它可以模拟光在大气中传播时受到的扰动和干扰。在MATLAB中,我们可以使用以下代码读取图像:
```matlab
img = imread('your_image.jpg');
```
接下来,我们需要定义大气湍流退化函数。在本例中,我们将使用以下公式:
$$
h(x,y) = \frac{1}{\pi r^2}\frac{\sin(\pi r)}{\pi r}
$$
其中,$r$是退化函数的半径,可以控制图像的退化程度。在MATLAB中,我们可以使用以下代码定义退化函数:
```matlab
function h = atm_turb_degrad(n, r)
[x, y] = meshgrid(1:n);
center = ceil(n/2);
distance = sqrt((x - center).^2 + (y - center).^2);
h = (1/(pi*r^2)) * (sin(pi*r*distance)./(pi*r*distance));
h(center, center) = 1;
end
```
接下来,我们将应用退化函数对图像进行退化处理。在MATLAB中,我们可以使用以下代码实现:
```matlab
n = size(img, 1);
r = 10; % 退化函数半径
h = atm_turb_degrad(n, r);
img_degraded = real(ifft2(fft2(img).*fft2(h)));
```
最后,我们可以计算退化图像的峰值信噪比(PSNR)。在MATLAB中,我们可以使用以下代码实现:
```matlab
mse = mean(mean((img - img_degraded).^2));
psnr = 10*log10(255^2/mse);
```
完整的MATLAB代码如下:
```matlab
% 读取原始图像
img = imread('your_image.jpg');
% 定义大气湍流退化函数
function h = atm_turb_degrad(n, r)
[x, y] = meshgrid(1:n);
center = ceil(n/2);
distance = sqrt((x - center).^2 + (y - center).^2);
h = (1/(pi*r^2)) * (sin(pi*r*distance)./(pi*r*distance));
h(center, center) = 1;
end
% 应用退化函数进行退化处理
n = size(img, 1);
r = 10; % 退化函数半径
h = atm_turb_degrad(n, r);
img_degraded = real(ifft2(fft2(img).*fft2(h)));
% 计算退化图像的峰值信噪比(PSNR)
mse = mean(mean((img - img_degraded).^2));
psnr = 10*log10(255^2/mse);
% 显示原始图像、退化图像和PSNR
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(uint8(img_degraded));
title(['Degraded Image, PSNR = ', num2str(psnr)]);
```
希望这个回答能够帮助你解决问题!
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