matlab实现模糊图像清晰化
时间: 2023-07-20 15:35:53 浏览: 772
模糊图像清晰化是图像处理中的一个重要问题。Matlab提供了多种方法用于模糊图像清晰化,下面我介绍一种基于逆滤波的方法。
逆滤波是一种常用的模糊图像清晰化方法,其基本思路是将模糊图像通过逆滤波器进行滤波,得到清晰的图像。具体步骤如下:
1. 读入模糊图像并显示
```matlab
I = imread('blurry_image.png');
imshow(I);
```
2. 构造点扩散函数PSF
在逆滤波中,点扩散函数(PSF)是模糊过程的数学模型。可以根据模糊的方式来构造PSF,这里以高斯模糊为例:
```matlab
PSF = fspecial('gaussian', [11 11], 5);
```
3. 对PSF进行傅里叶变换
为了方便计算,需要对PSF进行傅里叶变换:
```matlab
PSF_FFT = fft2(PSF, size(I,1), size(I,2));
```
4. 对图像进行傅里叶变换
```matlab
I_FFT = fft2(I);
```
5. 构造逆滤波器
逆滤波器是对PSF的逆运算,可以通过傅里叶变换来实现:
```matlab
noise_var = 0.0001;
H = conj(PSF_FFT) ./ (abs(PSF_FFT).^2 + noise_var./abs(I_FFT).^2);
```
其中,noise_var表示噪声方差,可以根据实际情况进行调整。
6. 对图像进行逆滤波
```matlab
J_FFT = H .* I_FFT;
J = real(ifft2(J_FFT));
```
7. 显示清晰化后的图像
```matlab
imshow(J, []);
```
通过以上步骤,就可以实现基于逆滤波的模糊图像清晰化。需要注意的是,逆滤波对噪声比较敏感,可能会引入一些噪声,需要根据实际情况进行调整。