逆滤波算法散焦图像的盲复原 matlab代码

时间: 2023-10-08 15:03:49 浏览: 64
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: ```matlab % 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: ```matlab % 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。

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