matlab低分辨率模糊复原代码

以下是一个简单的 Matlab 低分辨率模糊复原代码的示例：

% 读取图像
img = im2double(imread('blurry_image.jpg'));

% 创建模糊核
PSF = fspecial('motion', 21, 11);

% 添加运动模糊
blurred = imfilter(img, PSF, 'conv', 'circular');

% 添加高斯噪声
noise_mean = 0;
noise_var = 0.0001;
blurred_noisy = imnoise(blurred, 'gaussian', noise_mean, noise_var);

% 复原
estimated_nsr = noise_var / var(img(:));
wnr = deconvwnr(blurred_noisy, PSF, estimated_nsr);

这个示例使用了 `deconvwnr` 函数来进行复原。你可以通过调整模糊核的大小和形状、加入不同程度的高斯噪声以及尝试不同的复原算法来优化结果。

相关问题

matlab低分辨率图像复原

在 MATLAB 中进行低分辨率图像复原主要有两种方法：

1. 基于插值的方法

这种方法是将低分辨率图像进行插值，使得图像的大小与高分辨率图像相同，然后再使用图像复原算法进行处理。具体步骤如下：

- 对低分辨率图像进行插值，得到与高分辨率图像相同大小的图像。
- 使用图像复原算法（如Wiener滤波、Tikhonov正则化等）对插值后的图像进行处理，得到复原后的高分辨率图像。

2. 基于超分辨率重建的方法

这种方法是通过对低分辨率图像进行多次改变以及处理，再结合图像复原算法，得到高分辨率图像。具体步骤如下：

- 对低分辨率图像进行多次重建，得到一系列图像。
- 将这些图像进行配准，形成一个多通道的图像。
- 使用图像复原算法（如基于学习的方法、基于插值的方法）对多通道图像进行处理，得到复原后的高分辨率图像。

其中，基于插值的方法比较简单易懂，但是复原效果可能不是很好。而基于超分辨率重建的方法可以得到更好的复原效果，但是计算量比较大。

matlab低分辨率糊

您好！对于处理低分辨率图像的问题，MATLAB提供了一些有用的函数和工具。下面是一些常见的方法和技术：

1. 双线性插值：使用imresize函数可以将图像进行放大，其中可以选择插值方法为双线性插值。这种方法通过对相邻像素进行加权平均来估计新像素的值，从而改善图像质量。

2. 超分辨率重建：超分辨率技术通过从低分辨率图像中恢复高频信息来提高图像的分辨率。在MATLAB中，可以使用Image Processing Toolbox中的函数，如imresize、imresizepair和imsuperresnet等，来执行超分辨率重建。

3. 图像增强：MATLAB提供了一系列用于图像增强的函数，例如imsharpen和imadjust等。这些函数可以增强图像的清晰度和对比度，从而改善低分辨率图像的质量。

4. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，可以通过重新分布图像的像素值来增强对比度。在MATLAB中，可以使用histeq函数来执行直方图均衡化。

5. 图像去噪：低分辨率图像可能受到噪声的影响，可以使用MATLAB中的图像去噪函数，例如wiener2和medfilt2等，来减少图像中的噪声。

这些是一些常见的方法，您可以根据具体情况选择适合的方法来处理低分辨率图像。希望对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。