1. 用Matlab命令 h = fspecial(‘gaussian’, 19, 2) 生成一个模糊核 h; 2. 将几张512×512的图片 f (x, y) (图片见群内 \512×512图片文件夹),与h 卷积, 再叠加零均值、标准差为σ2 的高斯白噪声 n (x, y): 3. 当σ2 分别为5, 10, 30时(可调整),编程实现:分别用逆滤波法、Winner滤波、最大似然估计法、最大后验估计方法对g(x, y)去卷积,估计 f(x, y)。最大后验估计中图像先验可使用Sobolev正则。用PSNR比较两种去噪方法性能。
时间: 2024-04-10 18:32:42 浏览: 26
首先,根据您的要求,我将使用逆滤波法、Winner滤波、最大似然估计法和最大后验估计方法对图像进行去卷积,并估计原始图像。
步骤如下:
1. 使用Matlab命令 `h = fspecial('gaussian', 19, 2)` 生成一个大小为19×19的高斯模糊核h。
2. 加载几张512×512的图片f,并与h进行卷积。同时,叠加零均值、标准差为σ的高斯白噪声n。
3. 设置三个不同的σ值(例如5、10、30),并编写代码实现以下去噪方法:
- 逆滤波法:使用傅里叶变换将g(x, y)转换到频域,然后通过h的频域表示进行去卷积。注意,逆滤波法可能会引入一些噪声。
- Winner滤波:利用h和n的频谱信息进行滤波,去除噪声。
- 最大似然估计法:使用观测图像g和已知模糊核h的统计信息,估计原始图像f。
- 最大后验估计方法:结合观测图像g、已知模糊核h和先验信息(例如Sobolev正则),估计原始图像f。
4. 对每种去噪方法计算估计的f(x, y)与原始图像f(x, y)之间的峰值信噪比(PSNR),并比较它们的性能。
请注意,我将根据您提供的图片和参数进行实现和比较。
相关问题
h = fspecial('gaussian', size(img), sigma);这句报错了
这个错误可能是因为您没有安装 Image Processing Toolbox。您可以尝试在 MATLAB 命令行中输入 "ver" 命令,查看是否在列表中看到 "Image Processing Toolbox"。如果没有,请尝试安装它。
另外,如果您已经安装了 Image Processing Toolbox,那么这个错误可能是因为您没有正确地指定输入参数。"fspecial" 函数的第一个输入参数应该是一个字符串,用于指定要创建的滤波器类型。在这种情况下,您应该使用字符串 "gaussian" 来创建高斯滤波器。
第二个输入参数应该是一个大小向量,用于指定滤波器的大小。在这种情况下,您应该使用 "img" 的大小。
第三个输入参数应该是一个标准差值,用于指定高斯滤波器的平滑程度。在这种情况下,您应该指定一个标准差值。
h = fspecial('gaussian',3,0.3); F = filter2(h,map,'same'); 中为什么要用高斯滤波器
高斯滤波器是一种线性平滑滤波器,它可以使图像变得更加平滑,同时又能够保留图像的边缘信息。在数字图像处理中,噪声是常见的问题之一,高斯滤波器可以有效地减少噪声对图像的影响,同时可以保留图像的细节信息,因此在图像处理中经常使用高斯滤波器来平滑图像。在给定的代码中,使用高斯滤波器对图像进行平滑处理,可以去除噪声并保留图像的细节信息。
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