使用deconvreg、deconvwnr和deconvblind复原添加噪声之后的图像

这三个函数都是MATLAB中用于图像复原的函数，分别用于去卷积、去模糊和盲去卷积。

使用deconvreg函数可以对添加噪声之后的图像进行去卷积。例如，可以使用正则化方法来减小噪声对图像的影响。示例代码如下：

% 读取图像并添加噪声
I = imread('image.jpg');
J = imnoise(I,'gaussian', 0, 0.01);

% 对图像进行去卷积
PSF = fspecial('motion', 21, 11);
restore = deconvreg(J, PSF, 0.001);

% 显示结果
figure, imshow(I), title('Original Image');
figure, imshow(J), title('Noisy Image');
figure, imshow(restore), title('Restored Image');

使用deconvwnr函数可以对添加噪声和模糊之后的图像进行去模糊。例如，可以使用维纳滤波方法来减小噪声和模糊对图像的影响。示例代码如下：

% 读取图像并添加噪声和模糊
I = imread('image.jpg');
PSF = fspecial('motion', 21, 11);
V = .0001;
J = imnoise(imfilter(I,PSF),'gaussian', 0, V);

% 对图像进行去模糊
K = deconvwnr(J, PSF, V);

% 显示结果
figure, imshow(I), title('Original Image');
figure, imshow(J), title('Noisy and Blurred Image');
figure, imshow(K), title('Restored Image');

使用deconvblind函数可以对添加噪声和盲模糊之后的图像进行盲去卷积。例如，可以使用Richardson-Lucy盲去卷积方法来恢复图像。示例代码如下：

% 读取图像并添加噪声和盲模糊
I = imread('image.jpg');
PSF = fspecial('motion', 21, 11);
V = .0001;
J = imnoise(imfilter(I,PSF),'gaussian', 0, V);

% 对图像进行盲去卷积
K = deconvblind(J, PSF, 20);

% 显示结果
figure, imshow(I), title('Original Image');
figure, imshow(J), title('Noisy and Blind Blurred Image');
figure, imshow(K), title('Restored Image');