最小二乘方图像复原matlab实现,图像复原之约束最小二乘方滤波

图像复原之约束最小二乘方滤波是一种常见的图像复原方法，可以用于去除图像中的噪声和模糊。在matlab中，可以使用以下代码实现最小二乘方图像复原：

% 读取图像
I = imread('lena.png');

% 加入高斯白噪声
noisy_I = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);

% 定义滤波器
H = fspecial('motion', 20, 45);

% 进行约束最小二乘方滤波
deconvolved_I = deconvreg(noisy_I, H, 0.01);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1), imshow(noisy_I), title('Noisy Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(deconvolved_I), title('Deconvolved Image');

在这段代码中，首先读取了一张图像，并且使用imnoise函数添加了高斯白噪声。然后，定义了一个运动模糊滤波器H，用于模拟图像的模糊。接着，使用deconvreg函数进行约束最小二乘方滤波，其中第三个参数0.01表示正则化参数。最后，使用subplot函数将原图像和滤波后的图像显示在同一幅图中。

需要注意的是，约束最小二乘方滤波是一种迭代算法，因此需要设置迭代次数和收敛条件。在matlab中，默认的迭代次数为10次，可以通过设置第四个参数来修改。另外，还可以通过设置第五个参数来指定收敛条件，例如：

deconvolved_I = deconvreg(noisy_I, H, 0.01, 20, 1e-6);

其中，第五个参数1e-6表示当滤波器的变化量小于1e-6时停止迭代。