matlab图像复原高斯滤波
时间: 2023-12-12 11:34:49 浏览: 92
以下是使用MATLAB进行图像复原高斯滤波的步骤:
1.读取图像并显示
```matlab
I = imread('image.jpg');
imshow(I);
```
2.添加高斯噪声
```matlab
J = imnoise(I,'gaussian',0.05);
imshow(J);
```
3.使用高斯滤波器进行图像复原
```matlab
K = imgaussfilt(J,2);
imshow(K);
```
其中,第三个参数2表示高斯滤波器的标准差。
相关问题
图像复原 维纳滤波 matlab
在Matlab中使用维纳滤波进行图像复原可以通过以下步骤实现:
1. 读取待处理的图像:
```
image = imread('image.jpg');
```
2. 转换图像为灰度图像(如果已经是灰度图像则可以跳过此步骤):
```
gray_image = rgb2gray(image);
```
3. 添加高斯噪声模拟退化过程(这一步可以根据实际情况选择跳过):
```
noisy_image = imnoise(gray_image, 'gaussian', mean, variance);
```
在这里,mean和variance分别表示高斯噪声的均值和方差。
4. 对添加噪声的图像进行维纳滤波:
```
restored_image = wiener2(noisy_image, [m n], NSR);
```
这里的[m n]表示维纳滤波器的窗口大小,NSR表示信噪比(Noise-to-Signal Ratio)。根据实际情况调整窗口大小和信噪比。
5. 显示原始图像、添加噪声的图像和复原后的图像:
```
subplot(1, 3, 1); imshow(gray_image); title('Original Image');
subplot(1, 3, 2); imshow(noisy_image); title('Noisy Image');
subplot(1, 3, 3); imshow(restored_image); title('Restored Image');
```
以上步骤是一个简单的使用维纳滤波进行图像复原的示例。根据实际需求和图像的特点,可能需要调整参数和处理步骤。
MATLAB图像复原之逆滤波程序代码
以下是一个简单的 MATLAB 图像逆滤波程序代码示例:
```matlab
%% 读取图像并添加模糊和噪声
I = imread('lena.png');
h = fspecial('motion', 20, 45);
J = imfilter(I, h, 'circular', 'conv');
J = imnoise(J, 'gaussian', 0, 0.001);
%% 逆滤波
K = fft2(J);
H = fft2(h, size(I, 1), size(I, 2));
K_hat = K./H;
L = real(ifft2(K_hat));
%% 显示结果
figure
subplot(1,3,1), imshow(I), title('原始图像')
subplot(1,3,2), imshow(J), title('模糊和噪声')
subplot(1,3,3), imshow(L), title('逆滤波恢复')
```
在这个示例中,我们首先读取一张“lena.png”图像,并使用 fspecial 函数创建一个模糊核,然后将其应用于图像 I 上,得到模糊图像 J。接着,我们使用 imnoise 函数向图像 J 添加高斯噪声。
接下来,我们通过对 J 进行傅里叶变换和逆滤波来尝试恢复原始图像。我们首先对 J 进行傅里叶变换,并创建一个与图像 I 相同大小的模糊核的傅里叶变换。然后,我们将 J 的傅里叶变换除以模糊核的傅里叶变换,得到一个逆滤波的估计值 K_hat。最后,我们对 K_hat 进行逆傅里叶变换,得到恢复的图像 L。
最后,我们使用 subplot 函数将原始图像、模糊图像和恢复图像一起显示。