matlab逆滤波完整代码
时间: 2023-09-03 14:11:54 浏览: 47
逆滤波是一种图像增强方法,可以恢复由线性模糊造成的图像退化。下面是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于实现逆滤波。
```MATLAB
% 读取图像并显示
im = imread('lena.tif');
imshow(im);
% 添加线性模糊
PSF = fspecial('motion', 20, 45);
blurred = imfilter(im, PSF, 'conv', 'circular');
figure, imshow(blurred);
% 计算噪声标准差
noise_mean = 0;
noise_var = 0.0001;
blurred_noisy = imnoise(blurred, 'gaussian', noise_mean, noise_var);
figure, imshow(blurred_noisy);
% 逆滤波
estimated_nsr = noise_var / var(im(:));
wnr = deconvwnr(blurred_noisy, PSF, estimated_nsr);
figure, imshow(wnr);
```
上述代码中,我们首先读取了一张图像(这里使用了经典的 Lena 图像),然后使用 `fspecial` 函数创建了一个运动模糊(`motion`)的点扩散函数(PSF)。接着,我们使用 `imfilter` 函数将该模糊应用于原始图像,得到一个模糊图像。然后,我们在模糊图像上添加了一些高斯噪声,以模拟真实场景中的图像退化。最后,我们使用 `deconvwnr` 函数对模糊和噪声图像进行逆滤波处理,并得到一个增强的图像。
需要注意的是,逆滤波是一种非常敏感的图像处理方法,对于过度模糊或过强的噪声,可能会得到不稳定或无效的结果。因此,在实际应用中需要根据具体情况选择合适的参数和算法。