imblurr = conv2( conv2( im, blur', 'same' ), blur, 'same' );什么意思
时间: 2024-01-19 15:02:06 浏览: 22
这行代码是将图像 im 先进行一维卷积(conv2)操作,卷积核为 blur',即 blur 的转置,得到一个中间结果;再将这个中间结果进行另一维卷积操作,卷积核为 blur,得到最终结果,即模糊后的图像 imblurr。
其中 'same' 表示输出的图像大小与原图大小相同,即采用了零填充的方式。
相关问题
im = imread('lena.jpg'); % 创建PSF psf = fspecial('gaussian', [15 15], 5); % 对图像进行卷积 im_blur = imfilter(im, psf, 'circular', 'conv'); % 添加高斯噪声 sigma = 25; im_noisy = imnoise(im_blur, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2); % 显示模糊且有噪声的图像 subplot(2, 2, 1); imshow(im_noisy); title('模糊且有噪声的图像'); % 进行逆滤波 im_recovered_inv = deconvwnr(im_noisy, psf, 0); subplot(2, 2, 2); imshow(im_recovered_inv); title('逆滤波复原的图像');逆滤波这里有问题,改正代码
好的,根据您的描述,可以尝试使用Wiener滤波来代替逆滤波,因为逆滤波对噪声比较敏感,容易产生较大的估计误差。以下是可能的代码实现:
```matlab
% 读入图像和模糊核
im = imread('lena.jpg');
im = im2double(im);
psf = fspecial('gaussian', [15 15], 5);
% 对图像进行卷积
im_blur = imfilter(im, psf, 'circular', 'conv');
% 添加高斯噪声
sigma = 25;
im_noisy = imnoise(im_blur, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2);
% 显示模糊且有噪声的图像
subplot(2, 2, 1); imshow(im_noisy); title('模糊且有噪声的图像');
% 进行Wiener滤波
SNR = 1/(sigma/255)^2;
im_recovered_wiener = deconvwnr(im_noisy, psf, 1/SNR);
subplot(2, 2, 2); imshow(im_recovered_wiener); title('Wiener滤波复原的图像');
```
这段代码中,我们首先读入图像和模糊核,然后对图像进行卷积得到模糊图像。接下来,我们添加高斯噪声,并将其显示出来。然后,我们根据噪声的信噪比计算Wiener滤波的参数,使用`deconvwnr`函数对图像进行复原。最后,我们将复原结果显示出来。
pytorch实现gaussian_blur函数
在 PyTorch 中,目前没有内置的 `gaussian_blur` 函数。但是,你可以使用自定义函数来实现高斯模糊操作。下面是一个简化的实现示例:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
def gaussian_blur(input, kernel_size, sigma):
# 创建高斯核
kernel = torch.Tensor([[math.exp(-(x**2 + y**2)/(2*sigma**2)) / (2*math.pi*sigma**2) for x in range(-kernel_size//2, kernel_size//2+1)]
for y in range(-kernel_size//2, kernel_size//2+1)])
# 归一化高斯核
kernel = kernel / torch.sum(kernel)
# 在每个通道上进行卷积操作
blurred = torch.stack([F.conv2d(input_channel.unsqueeze(0), kernel.unsqueeze(0), padding=kernel_size//2) for input_channel in input])
return blurred
```
在这个示例中,我们创建了一个二维高斯核并对其进行归一化处理。然后,我们使用 `F.conv2d` 函数对输入张量的每个通道进行二维卷积操作,其中 `padding` 参数设置为 `kernel_size//2` 以保持大小不变。
最后,我们将每个通道的卷积结果堆叠起来并返回。
请注意,这只是一个简化的示例,用于说明如何实现高斯模糊。在实际使用中,你可能需要考虑更多的优化和边界处理。
希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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