matlab怎么实现图像与PSF卷积
时间: 2024-02-06 17:02:20 浏览: 44
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:
```matlab
% 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);
```
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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:
```matlab
% 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实现图像运动模糊并分析代码
MATLAB实现图像运动模糊的主要步骤如下:
1. 加载图像;
2. 生成运动模糊核;
3. 对图像进行卷积,得到运动模糊后的图像。
下面是一个MATLAB的图像运动模糊示例代码:
```matlab
% 加载图像
img = imread('lena.png');
% 生成运动模糊核
len = 20;
theta = 30;
PSF = fspecial('motion', len, theta);
% 对图像进行卷积,得到运动模糊后的图像
img_blur = imfilter(img, PSF, 'conv', 'circular');
% 显示原始图像和运动模糊后的图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('Original image');
subplot(1,2,2); imshow(img_blur); title('Blurred image');
```
这段代码中,`fspecial`函数用于生成运动模糊核,`imfilter`函数用于对图像进行卷积。最后,通过`imshow`函数将原始图像和运动模糊后的图像显示出来。
需要注意的是,运动模糊核的大小和方向可以根据实际情况进行调整,`len`参数控制模糊核的长度,`theta`参数控制模糊核的方向。此外,`circular`参数表示在进行卷积时采用循环填充,这是因为在边界处进行卷积时可能会出现奇怪的效果。