matlab 逆滤波复原

逆滤波是一种图像复原技术，用于在受到模糊和噪声影响的图像上进行恢复。Matlab提供了许多函数来实现逆滤波复原，其中最常用的是`deconvreg`和`deconvwnr`函数。

`deconvreg`函数使用正则化方法进行逆滤波，这可以有效地控制噪声的影响。语法如下：

J = deconvreg(I, PSF, lambda)

其中，`I`是输入图像，`PSF`是点扩散函数，`lambda`是正则化参数。函数输出`J`是逆滤波复原后的图像。

`deconvwnr`函数使用维纳滤波进行逆滤波，维纳滤波可以同时考虑噪声和图像的特性，因此可以得到更好的复原效果。语法如下：

J = deconvwnr(I, PSF, NSR)

其中，`I`是输入图像，`PSF`是点扩散函数，`NSR`是信噪比。函数输出`J`是逆滤波复原后的图像。

需要注意的是，逆滤波复原存在一定的风险，因为它可能会放大噪声并导致图像出现伪影。因此，在使用逆滤波进行图像复原时，需要谨慎选择算法和参数，并进行适当的后处理。

相关问题

matlab逆滤波复原

Matlab中可通过以下步骤进行逆滤波复原：

1. 读入待处理的图像并显示：

I = imread('image.jpg');
imshow(I);

2. 生成点扩散函数（PSF）：

PSF = fspecial('motion', 20, 45);

这里生成的是运动模糊的PSF，20表示PSF的大小，45表示运动方向为45度。

3. 对图像进行模糊处理：

blurred = imfilter(I, PSF, 'conv', 'circular');
imshow(blurred);

4. 生成逆滤波算子：

[J, P] = deconvblind(blurred, PSF);
imshow(J);

其中，deconvblind()函数可用于生成逆滤波算子，blurred为模糊图像，PSF为点扩散函数。

5. 调整复原图像：

K = wiener2(J, [5 5]);
imshow(K);

这里使用了Wiener滤波进行调整，[5 5]表示滤波器的大小。

6. 显示结果：

subplot(221); imshow(I); title('原始图像');
subplot(222); imshow(blurred); title('模糊图像');
subplot(223); imshow(J); title('复原图像');
subplot(224); imshow(K); title('调整后的复原图像');

这样就完成了逆滤波复原的过程。

matlab逆滤波复原代码

逆滤波是一种复原图像的方法，可以通过去卷积的方式来消除图像模糊和模糊造成的损失。下面是一个用 MATLAB 实现的逆滤波复原代码示例：

% 读取图像并进行频域转换
im = im2double(imread('input.png')); % 读取图像
[M, N] = size(im); % 获取图像大小
F = fft2(im); % 进行频域转换

% 设计滤波器
H = zeros(M, N); % 初始化滤波器
cutoff = 60; % 截止频率
for u = 1:M
    for v = 1:N
        D = sqrt((u-M/2)^2 + (v-N/2)^2); % 计算距离
        if D <= cutoff
            H(u, v) = 1; % 低通滤波
        else
            H(u, v) = 0; % 高通滤波
        end
    end
end

% 进行逆滤波
G = F ./ H; % 对频域图像进行除法
g = real(ifft2(G)); % 对结果进行反变换并取实数部分

% 显示结果
imshow(im); title('原图像');
figure; imshow(g); title('逆滤波复原');

在上述代码中，我们首先读取输入图像并进行频域转换，然后设计滤波器并对频域图像进行除法，最后对结果进行反变换并取实数部分以得到复原图像。请注意，逆滤波可能会导致图像噪声和伪影的出现，因此需要进行适当的平滑和后处理。