图像复原的Matlab实现

图像复原是一种从受损图像中恢复原始图像的过程。Matlab是一种广泛使用的计算机编程语言，在图像处理领域有着广泛的应用。下面介绍一种基于 Matlab 的图像复原方法。

1. 导入受损图像

首先，需要将受损图像导入到 Matlab 中。可以使用“imread”函数加载图像，并使用“imshow”函数显示图像。

img = imread('damaged_image.jpg');
imshow(img);

2. 去噪

在图像复原过程中，去噪是一个非常重要的步骤。可以使用各种去噪算法来减少图像中的噪声。在这里，我们使用中值滤波器来去除噪声。

img_denoised = medfilt2(img, [3, 3]);
imshow(img_denoised);

3. 图像平滑

平滑可以帮助减少图像中的锐利边缘和噪声。可以使用高斯滤波器或均值滤波器进行图像平滑。

img_smoothed = imgaussfilt(img_denoised, 2);
imshow(img_smoothed);

4. 图像恢复

在完成去噪和平滑之后，可以开始图像恢复过程。可以使用多种方法进行图像恢复，包括插值、逆滤波和最小二乘法等。在这里，我们使用逆滤波方法来恢复图像。

% 计算点扩散函数
h = fspecial('motion', 20, 45);

% 进行频域滤波
img_restored = deconvwnr(img_smoothed, h, 0.01);

% 显示恢复后的图像
imshow(img_restored);

在这里，我们使用了 Matlab 中的“fspecial”函数来计算点扩散函数，然后使用“deconvwnr”函数进行逆滤波。可以通过调整逆滤波参数来优化图像恢复效果。

5. 结果比较

最后，可以将原始图像、受损图像和恢复后的图像进行比较，以评估图像复原的效果。

% 加载原始图像
img_original = imread('original_image.jpg');

% 显示三张图像
subplot(1, 3, 1); imshow(img_original); title('Original Image');
subplot(1, 3, 2); imshow(img); title('Damaged Image');
subplot(1, 3, 3); imshow(img_restored); title('Restored Image');

这样，就可以使用 Matlab 实现图像复原了。需要注意的是，在实际应用中，可能需要根据具体情况对图像复原过程进行调整和优化。