MATLAB实现图像退化及复原技术实战

本资源是一份关于使用MATLAB进行图像恢复的教程，着重讲解了如何通过编程实现图像复原技术，以提升图像质量。实验目标是让学习者掌握在实际应用中常用的图像复原方法，并能熟练运用MATLAB中的特定函数进行操作。 实验的核心内容围绕以下几个步骤展开： 1. 实验目的：通过实践，学习者将熟悉图像复原的基本概念，了解图像退化的原因（如模糊、失真和噪声），以及如何利用退化模型进行复原处理，以尽可能恢复原始图像的质量。 2. 实验原理：图像退化是图像在采集、传输和存储过程中常见的问题。复原技术利用对退化过程的理解，如运动模糊的PSF（Point Spread Function）模型，来模拟并消除这些影响。维纳滤波（Wiener filter）是一种常用的复原方法，它可以根据噪声特性进行自适应调整。 3. 实践步骤： - 首先，通过`imread`函数读取一幅名为"cameraman.tif"的图像，并将其转换为双精度类型。 - 接着，模拟运动模糊效果，使用`fspecial`函数生成PSF，然后通过卷积操作`imfilter`在图像上施加模糊。 - 然后，添加椒盐噪声，使用`imnoise`函数生成带有特定均值和方差的噪声。 - 实验分两个阶段恢复图像： - 第一阶段，尝试无噪声情况下的恢复，设置`estimated_nsr`为0，使用`deconvwnr`函数进行复原。 - 第二阶段，针对更准确地估计噪声功率比的情况，计算`estimated_nsr`为噪声方差与图像功率的比值，再进行复原处理。 4. 实验指导：提供了具体的MATLAB代码示例，展示了从图像读取、模糊和噪声模拟，到恢复图像的完整过程，包括图像的显示和复原结果的比较。 通过这个实验，学习者不仅能理解图像复原的基本理论，还能锻炼在MATLAB环境下实际操作的能力，增强对图像处理和信号恢复算法的实践应用。