matlab怎么实现图像与PSF卷积

可以使用Matlab中的conv2函数实现图像与PSF（点扩散函数）的卷积。具体步骤如下：

1. 将图像和PSF读入Matlab中，可以使用imread函数读入图像，使用fspecial函数生成PSF。

2. 对PSF进行归一化处理，使其所有元素之和为1，可以使用Matlab中的sum函数实现。

3. 对图像和PSF进行二维卷积，可以使用Matlab中的conv2函数实现。卷积结果即为图像与PSF卷积后的结果。

示例代码：

% 读入图像和PSF
img = imread('lena.jpg');
psf = fspecial('gaussian', [5 5], 2);

% 对PSF进行归一化处理
psf = psf / sum(psf(:));

% 进行二维卷积
result = conv2(img, psf, 'same');

% 显示卷积结果
imshow(result);

相关问题

对一幅清晰图像添加PSF卷积和高斯噪声实现图片 模糊，并用逆滤波、维纳滤波、Lucy-richardson 进行图像复原。提供matlab代码

好的，以下是一个简单的Matlab代码，用于实现对一幅清晰图像添加PSF卷积和高斯噪声的图像模糊，并通过逆滤波、维纳滤波和Lucy-Richardson算法进行图像复原：

% 读取原始图像
im = imread('lena.jpg');

% 创建PSF
psf = fspecial('gaussian', [15 15], 5);

% 对图像进行卷积
im_blur = imfilter(im, psf, 'circular', 'conv');

% 添加高斯噪声
sigma = 25;
im_noisy = imnoise(im_blur, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2);

% 显示模糊且有噪声的图像
subplot(2, 2, 1);
imshow(im_noisy);
title('模糊且有噪声的图像');

% 进行逆滤波
im_recovered_inv = deconvwnr(im_noisy, psf, 0);
subplot(2, 2, 2);
imshow(im_recovered_inv);
title('逆滤波复原的图像');

% 进行维纳滤波
K = 0.01;
im_recovered_wiener = deconvwnr(im_noisy, psf, K);
subplot(2, 2, 3);
imshow(im_recovered_wiener);
title('维纳滤波复原的图像');

% 进行Lucy-Richardson算法
iterations = 10;
im_recovered_lr = deconvlucy(im_noisy, psf, iterations);
subplot(2, 2, 4);
imshow(im_recovered_lr);
title('Lucy-Richardson复原的图像');

请注意，这个代码仅是一个简单的示例，实际使用时可能需要进行更多的参数调整和优化。

matlab实现图像的退化与复原，直接逆滤波

在MATLAB中，图像的退化（如噪声、模糊等）和复原（去噪、恢复清晰度）通常涉及到信号处理和数字图像处理的技术。对于直接逆滤波，一种常见的例子是使用反卷积（Deconvolution），特别是当图像受到点扩散函数（Point Spread Function, PSF）影响导致模糊时。

1. 图像退化：
- **添加噪声**：可以使用`imnoise`函数生成各种类型的噪声（如高斯噪声、椒盐噪声等），然后对原始图像应用此函数。
- **图像模糊**：通过`fspecial`创建PSF，然后用`imfilter`函数进行卷积操作，模拟实际物理过程导致的模糊效果。

2. 图像复原：
- **滤波器去噪**：例如使用均值滤波（`medfilt2`）、中值滤波（`medfilt2`）或基于统计学的Wiener滤波（`wiener2`）。
- **反卷积**: 使用`deconvlucy`函数（LUCY算法）或自适应阈值的方法（如非局部均值去噪）去除模糊并尝试恢复清晰图像。

3. 直接逆滤波示例：

% 创建一个模糊的测试图像和假设的PSF
img = imread('your_image.jpg');
psf = fspecial('average', [5 5]); % 例如一个5x5平均模糊PSF

% 对图像进行模糊处理
blurred_img = imfilter(img, psf);

% 假设我们想要逆滤波，先估计模糊矩阵
estimated_psf = estimatePsf(blurred_img, img); % 自定义方法或使用其他工具包的函数

% 使用反卷积复原
restored_img = deconv2(blurred_img, estimated_psf);

请注意，真实场景中的逆滤波可能需要更复杂的步骤，比如先估计模糊程度或PSF，因为直接逆滤波可能会引入新的伪影。此外，上述代码仅为简化演示，并非所有情况下都适用于实际的图像复原任务。