逆滤波算法散焦图像的盲复原 matlab代码

以下是使用逆滤波算法对散焦图像进行盲复原的 Matlab 代码示例：

% 读取散焦图像
img = imread('blurry_image.png');

% 设定模糊核大小
ksize = 15;

% 估计模糊核
kernel = estimate_kernel(img, ksize);

% 逆滤波恢复图像
restored = deconvblind(img, kernel);

% 显示结果
imshow(restored);

% 估计模糊核的函数
function kernel = estimate_kernel(img, ksize)
    % 选择一个小区域进行估计
    x = 1:ksize;
    y = 1:ksize;
    patch = img(x, y);

    % 使用SVD分解估计卷积核
    [U, S, V] = svd(patch);
    h = V(:,1) * U(:,1)';
    h = h / sum(h(:));
    kernel = imresize(h, [ksize, ksize]);
end

需要注意的是，逆滤波算法对噪声比较敏感，可能会出现伪影。在实际应用中，可以采用正则化方法对逆滤波进行约束，以获得更好的复原效果。

相关问题

散焦图像盲复原用什么算法好 matlab

针对散焦图像的盲复原，可以考虑使用以下算法：

1. 基于盲复原的退化模型，使用逆滤波算法。但是逆滤波算法对噪声敏感，容易出现伪影。

2. 使用经验模态分解（EMD）方法进行复原。EMD可以将信号分解为多个本征模态函数（IMF），然后对每个IMF进行单独的复原。

3. 基于小波变换的复原方法，可以使用小波变换对图像进行分解，然后对每个分解后的小波系数进行修复。

4. 基于总变差（TV）正则化的复原方法，可以通过优化TV正则化的目标函数来估计原始图像。

以上算法在Matlab中都有对应的实现函数，可以根据具体情况选择使用。注意，在盲复原时，要对估计的模糊核进行约束，以避免过拟合。

基于小波变换的复原方法散焦图像的盲复原 matlab代码

以下是基于小波变换的散焦图像盲复原的 Matlab 代码示例：

% 读取散焦图像
img = imread('blurry_image.png');

% 设定小波类型和分解层数
wname = 'db4';
level = 4;

% 小波分解
[CA, CH, CV, CD] = wavedec2(img, level, wname);

% 估计模糊核
ksize = 15; % 模糊核大小
kernel = estimate_kernel(CD, ksize);

% 逆卷积恢复图像
restored = deconv_wav(CD, kernel, level, wname);

% 显示结果
imshow(restored);

% 小波变换逆卷积恢复图像的函数
function restored = deconv_wav(CD, kernel, level, wname)
    % 将模糊核转换为逆滤波函数
    psf = kernel2psf(kernel);
    psf = psf / sum(psf(:));
    h = psf2otf(psf, size(CD));
    hconj = conj(h);

    % 将CD系数转换为频域
    FCD = fft2(CD);

    % 计算小波系数的权重
    w = calc_wav_weights(CD, level, wname);

    % 使用逆卷积恢复每个小波系数
    restored = zeros(size(CD));
    for i = 1:length(w)
        FCDi = FCD(i,:,:);
        Hi = abs(w(i)) ^ 2 ./ (abs(w(i)) ^ 2 + abs(hconj) .^ 2);
        FCDi_restored = FCDi .* Hi .* hconj;
        restored(i,:,:) = real(ifft2(FCDi_restored));
    end

    % 将恢复的小波系数合并为一张图像
    restored = waverec2(restored, CH, CV, CD, wname);
end

% 计算小波系数的权重
function w = calc_wav_weights(CD, level, wname)
    [C, L] = wavedec2(CD, level, wname);
    w = zeros(size(C));
    for i = 1:length(w)
        w(i) = norm(C(i,:)) / sqrt(L(level+1-i)^2 - L(level-i)^2);
    end
end

% 估计模糊核
function kernel = estimate_kernel(CD, ksize)
    % 选择一个小区域进行估计
    x = 1:ksize;
    y = 1:ksize;
    patch = CD(x, y);

    % 使用SVD分解估计卷积核
    [U, S, V] = svd(patch);
    h = V(:,1) * U(:,1)';
    h = h / sum(h(:));
    kernel = imresize(h, [ksize, ksize]);
end

% 将模糊核转换为逆滤波函数
function h = kernel2psf(kernel)
    h = zeros(size(kernel));
    h(1,1) = 1;
    h = imfilter(h, kernel);
end

需要注意的是，这只是一个示例代码，具体实现可能需要进行一些调整和优化。