比较几种常见的图像复原算法:包括逆滤波、维纳滤波、Lucy-Rich ardon迭代法、EM算法、卡尔曼系列滤波的优缺点
时间: 2023-07-10 21:05:22 浏览: 64
1. 逆滤波
逆滤波算法是图像复原中最简单的一种方法,其基本思想是通过对退化函数进行逆滤波,去除模糊效应,从而恢复清晰图像。但是,逆滤波算法需要求解退化函数的逆,因此对于退化函数存在零点或者频谱存在高斯噪声时,逆滤波算法会失效。
2. 维纳滤波
维纳滤波算法在逆滤波算法基础上,加入了对噪声的处理,通过调整滤波器的参数,使得复原图像的信噪比最大化。与逆滤波相比,维纳滤波可以有效地抑制退化过程中引入的噪声,但是在退化函数和噪声的特性未知的情况下,维纳滤波的效果并不理想。
3. Lucy-Rich ardon迭代法
Lucy-Rich ardon迭代法是一种基于反卷积的非线性迭代算法,可以在不知道退化函数和噪声分布的情况下,估计出原图像。该算法通过迭代过程,不断优化图像,使得图像逐渐趋于清晰。但是,由于该算法是一种非线性算法,所以算法收敛速度较慢。
4. EM算法
EM算法是一种基于统计学习的图像复原算法,其基本思想是通过对样本数据进行建模,采用迭代算法来求解参数,最终得到复原图像。相比于逆滤波和维纳滤波,EM算法可以更好地处理噪声和退化函数的未知特性,但是算法的复杂度较高。
5. 卡尔曼系列滤波
卡尔曼滤波是一种基于状态估计的滤波算法,通过对系统状态的估计,对观测数据进行滤波,从而得到复原图像。在图像复原中,卡尔曼滤波可以处理动态过程中的噪声和退化,但是需要对系统模型进行建模,且对初值的设定非常敏感。
综合来说,不同的图像复原算法各有优缺点,需要根据具体问题进行选择。
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生成用于彩色图像复原的维纳滤波逆滤波lucy-richardson的代码
以下是使用Python实现的彩色图像复原的维纳滤波和逆滤波lucy-richardson的代码:
```python
import numpy as np
import cv2
def weiner_filter(img, psf, snr):
H, W = img.shape[:2]
psf /= psf.sum()
psf_pad = np.zeros((H, W))
psf_pad[:psf.shape[0], :psf.shape[1]] = psf
psf_shift = np.fft.fftshift(psf_pad)
img_fft = np.fft.fft2(img)
psf_fft = np.fft.fft2(psf_shift)
psf_fft_abs = np.abs(psf_fft) ** 2
snr = 10 ** (snr / 10.0)
weiner_filter = np.conj(psf_fft) / (psf_fft_abs + snr / img_fft)
img_restore = np.fft.ifft2(img_fft * weiner_filter)
img_restore = np.real(img_restore)
img_restore = np.clip(img_restore, 0, 255).astype(np.uint8)
return img_restore
def lucy_richardson(img, psf, n_iter=20):
H, W = img.shape[:2]
psf /= psf.sum()
psf_pad = np.zeros((H, W))
psf_pad[:psf.shape[0], :psf.shape[1]] = psf
psf_shift = np.fft.fftshift(psf_pad)
img_fft = np.fft.fft2(img)
psf_fft = np.fft.fft2(psf_shift)
img_restore = np.ones_like(img)
for i in range(n_iter):
error = np.real(np.fft.ifft2(np.fft.fft2(img_restore) * np.conj(psf_fft)) - img)
error = np.fft.ifftshift(error)
error_fft = np.fft.fft2(error)
img_restore = np.real(np.fft.ifft2(np.conj(psf_fft) * error_fft))
img_restore = np.clip(img_restore, 0, 255)
img_restore = img_restore.astype(np.uint8)
return img_restore
```
其中,`weiner_filter`函数实现了维纳滤波,`lucy_richardson`函数实现了逆滤波lucy-richardson,`img`为输入的彩色图像,`psf`为点扩散函数,`snr`为信噪比,`n_iter`为迭代次数。函数返回复原后的彩色图像。
生成用于彩色模糊图像复原的维纳滤波、逆滤波、lucy-richardson的matlab代码
以下是使用MATLAB实现的彩色模糊图像复原的维纳滤波、逆滤波、lucy-richardson的代码:
```matlab
function img_restore = weiner_filter(img, psf, snr)
[H, W, ~] = size(img);
psf = psf / sum(psf(:));
psf_pad = zeros(H, W);
psf_pad(1:size(psf, 1), 1:size(psf, 2)) = psf;
psf_shift = fftshift(psf_pad);
img_fft = fft2(img);
psf_fft = fft2(psf_shift);
psf_fft_abs = abs(psf_fft) .^ 2;
snr = 10 ^ (snr / 10);
weiner_filter = conj(psf_fft) ./ (psf_fft_abs + snr ./ img_fft);
img_restore = real(ifft2(img_fft .* weiner_filter));
img_restore = uint8(max(min(img_restore, 255), 0));
end
function img_restore = inverse_filter(img, psf)
[H, W, ~] = size(img);
psf = psf / sum(psf(:));
psf_pad = zeros(H, W);
psf_pad(1:size(psf, 1), 1:size(psf, 2)) = psf;
psf_shift = fftshift(psf_pad);
img_fft = fft2(img);
psf_fft = fft2(psf_shift);
inverse_filter = conj(psf_fft) ./ (abs(psf_fft) .^ 2 + eps);
img_restore = real(ifft2(img_fft .* inverse_filter));
img_restore = uint8(max(min(img_restore, 255), 0));
end
function img_restore = lucy_richardson(img, psf, n_iter)
[H, W, ~] = size(img);
psf = psf / sum(psf(:));
psf_pad = zeros(H, W);
psf_pad(1:size(psf, 1), 1:size(psf, 2)) = psf;
psf_shift = fftshift(psf_pad);
img_restore = ones(size(img));
for i = 1:n_iter
error = real(ifft2(fft2(img_restore) .* conj(fft2(psf_shift))) - img);
error = ifftshift(error);
error_fft = fft2(error);
img_restore = real(ifft2(conj(fft2(psf_shift)) .* error_fft));
img_restore = max(min(img_restore, 255), 0);
end
img_restore = uint8(img_restore);
end
```
其中,`weiner_filter`函数实现了维纳滤波,`inverse_filter`函数实现了逆滤波,`lucy_richardson`函数实现了逆滤波lucy-richardson,`img`为输入的彩色模糊图像,`psf`为点扩散函数,`snr`为信噪比,`n_iter`为迭代次数。函数返回复原后的彩色图像。注意,这里使用了`uint8`类型,因此输出的图像像素值范围在[0, 255]之间。