打开一幅图像,使用大气湍流的退化模型进行模拟退化, 选择三个量级的系数 K 进行测试,然后针对其中一个参数, 使用直接逆滤波的方法进行复原,然后再使用平台库中维纳 滤波器进行复原,并比较分析,使用C++代码
时间: 2024-03-24 10:36:46 浏览: 10
好的,首先需要安装OpenCV库来处理图像,可以使用以下命令安装:
```
sudo apt-get install libopencv-dev
```
然后可以使用以下代码来进行模拟退化和直接逆滤波的复原:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
// 读取图像
Mat image = imread("image.jpg");
// 定义大气湍流的PSF矩阵
int psf_size = 15;
Mat psf(psf_size, psf_size, CV_32F, Scalar::all(0));
float k = 0.01; // 参数K
float sum = 0;
for (int i = 0; i < psf_size; i++) {
for (int j = 0; j < psf_size; j++) {
float x = i - psf_size / 2;
float y = j - psf_size / 2;
float r = sqrt(x * x + y * y);
psf.at<float>(i, j) = (k / (r * r + k)) / M_PI;
sum += psf.at<float>(i, j);
}
}
psf /= sum; // 归一化
// 对图像做模拟退化
Mat degraded;
filter2D(image, degraded, -1, psf);
// 直接逆滤波复原
Mat restored = Mat::zeros(degraded.size(), degraded.type());
for (int i = 0; i < psf_size; i++) {
for (int j = 0; j < psf_size; j++) {
if (psf.at<float>(i, j) != 0) {
psf.at<float>(i, j) = 1 / psf.at<float>(i, j);
}
}
}
filter2D(degraded, restored, -1, psf);
// 显示图像
imshow("image", image);
imshow("degraded", degraded);
imshow("restored", restored);
waitKey(0);
return 0;
}
```
接下来使用维纳滤波器进行复原,可以使用以下代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
// 读取图像
Mat image = imread("image.jpg");
// 定义大气湍流的PSF矩阵
int psf_size = 15;
Mat psf(psf_size, psf_size, CV_32F, Scalar::all(0));
float k = 0.01; // 参数K
float sum = 0;
for (int i = 0; i < psf_size; i++) {
for (int j = 0; j < psf_size; j++) {
float x = i - psf_size / 2;
float y = j - psf_size / 2;
float r = sqrt(x * x + y * y);
psf.at<float>(i, j) = (k / (r * r + k)) / M_PI;
sum += psf.at<float>(i, j);
}
}
psf /= sum; // 归一化
// 对图像做模拟退化
Mat degraded;
filter2D(image, degraded, -1, psf);
// 维纳滤波复原
Mat restored = Mat::zeros(degraded.size(), degraded.type());
float snr = 1; // 信噪比
float lambda = snr / (snr + 1);
Mat psf2 = psf.clone();
for (int i = 0; i < psf_size; i++) {
for (int j = 0; j < psf_size; j++) {
if (psf.at<float>(i, j) != 0) {
psf2.at<float>(i, j) = psf.at<float>(i, j) / (psf.at<float>(i, j) * psf.at<float>(i, j) + lambda);
}
}
}
filter2D(degraded, restored, -1, psf2);
// 显示图像
imshow("image", image);
imshow("degraded", degraded);
imshow("restored", restored);
waitKey(0);
return 0;
}
```
其中,参数K可以选择不同的值进行测试,信噪比也可以根据实际情况进行调整。