MATLAB图像恢复：从模糊与噪声中复原

"这篇文档是关于使用MATLAB进行图像恢复的教程，主要涉及图像复原的概念、原理以及实验步骤，包括模拟图像退化、维纳滤波复原等技术。" MATLAB是一种强大的编程环境，尤其在数值计算和图像处理方面有着广泛的应用。在这个文档中，作者介绍了如何在MATLAB中进行图像复原，这是一种旨在改善因各种因素导致的图像质量下降的技术。图像复原通常涉及到对图像退化模型的理解和利用，以恢复原始图像的清晰度。 实验的核心在于模拟图像退化过程并应用相应的复原算法。文档中提到了两个主要的退化因素：运动模糊和椒盐噪声。运动模糊是由于拍摄对象或相机的移动导致的图像模糊，而椒盐噪声则是一种常见的离散噪声，表现为图像上黑白相间的斑点。 在MATLAB中，`fspecial`函数用于创建特定类型的滤波器，如这里的运动模糊滤波器。`imfilter`函数则用来应用这个滤波器对图像进行模糊处理。接着，`imnoise`函数用来添加高斯噪声，模拟真实世界中的图像噪声。 对于图像复原，文档中使用了维纳滤波器（`deconvwnr`函数）。维纳滤波是一种基于统计理论的复原方法，它试图最小化重构图像与原始图像之间的均方误差。在实验中，首先假设没有噪声进行复原（`estimated_nsr=0`），然后通过估计噪声对信号功率比（`estimated_nsr=noise_var/var(I(:))`）来改进复原效果。 实验结果显示了不同复原策略下的图像效果，比较了无噪声假设和考虑噪声情况下的维纳滤波复原结果。这有助于理解噪声对图像复原质量的影响，并展示了如何在MATLAB中实施这些复原技术。 这个文档为学习者提供了一个实用的MATLAB图像复原教程，涵盖了从理论到实践的完整流程，有助于提升对图像处理和MATLAB编程的理解。通过类似的练习，可以深入掌握图像退化模型的构建和复原算法的应用。