matlab图像处理图像恢复实验

图像恢复是图像处理中的一个重要领域，其目的是从受到噪声、失真或其他干扰的图像中恢复原始图像。Matlab是一个非常适合进行图像处理的工具，下面是一个简单的图像恢复实验，可以帮助您了解Matlab的图像处理功能。

实验目的：使用Matlab进行图像恢复，恢复由高斯噪声污染的图像。

实验步骤：

1. 打开Matlab，导入需要恢复的图像。在Matlab命令窗口中输入以下命令：

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

这将显示原始的受噪声污染的图像。

2. 对图像进行噪声去除。在Matlab命令窗口中输入以下命令：

   img_denoised = wiener2(img, [5 5]);
   imshow(img_denoised);

这将使用维纳滤波器对图像进行去噪处理，并显示去噪后的图像。

3. 对图像进行边缘增强。在Matlab命令窗口中输入以下命令：

   img_edge_enhanced = imsharpen(img_denoised, 'Amount', 1.5, 'Radius', 1, 'Threshold', 0.1);
   imshow(img_edge_enhanced);

这将对去噪后的图像进行边缘增强处理，并显示处理后的图像。

4. 对图像进行色彩平衡调整。在Matlab命令窗口中输入以下命令：

   img_color_adjusted = imadjust(img_edge_enhanced, [], [], 1.5);
   imshow(img_color_adjusted);

这将对边缘增强后的图像进行色彩平衡调整，并显示处理后的图像。

5. 对图像进行锐化处理。在Matlab命令窗口中输入以下命令：

   img_sharpened = imsharpen(img_color_adjusted);
   imshow(img_sharpened);

这将对色彩平衡调整后的图像进行锐化处理，并显示处理后的图像。

6. 保存恢复后的图像。在Matlab命令窗口中输入以下命令：

   imwrite(img_sharpened, 'restored_image.jpg');

这将保存恢复后的图像，文件名为“restored_image.jpg”。

实验结果：

经过以上步骤的处理，我们可以得到一张恢复后的图像，去除了原始图像中的噪声和失真，增强了图像的边缘，调整了图像的色彩平衡，并增强了图像的锐度。这样的处理可以使图像更加清晰、自然、易于观察和分析。