MATLAB图像处理：滤波、去噪与恢复技术

"这篇资源是关于使用MATLAB进行图像处理的示例代码，涉及了图像读取、滤波、噪声添加、傅里叶变换、相关性计算、去卷积以及 wiener 去噪和正则化去卷积等技术。" 在MATLAB中进行图像处理是一项强大的任务，该资源提供的代码演示了几个关键步骤。首先，通过`imread`函数读取图像文件，例如'xwj1.jpg'，并使用`imshow`展示原图。`title`函数用于设置图像下方的标签。 接下来，代码创建了一个光斑（Point Spread Function, PSF）模型，这里使用的是`fspecial`函数，参数'motion'表示运动模糊，后两个参数定义了模糊的方向和大小。然后，利用`imfilter`对原始图像应用这个PSF，模拟图像的模糊过程。`imfilter`的'circular'选项确保了边缘的处理方式。 为了模拟噪声，代码创建了一个与图像大小相同的零矩阵，并使用`imnoise`函数添加高斯噪声。`im2uint8`将噪声转换为8位无符号整数类型，以便与图像数据相加。接着，将模糊且带有噪声的图像显示出来。 傅里叶变换是图像处理中的核心工具，代码中使用`fft2`对模糊噪声图像和原始图像进行二维傅里叶变换，并计算它们的平方模。这有助于后续的相关性分析。 `deconvwnr`函数用于执行威纳去卷积，这是一种基于噪声功率估计的去模糊方法。在这里，提供了噪声功率比例（NCORR和ICORR），以及PSF作为输入参数，得到去模糊后的图像。 此外，代码还展示了使用`fspecial`创建一个不同参数的PSF，以及不同的噪声水平。`imada`可能是一个拼写错误，应该是`imadd`来添加噪声到图像。`deconvreg`函数用于执行正则化的去卷积，其中`NP`参数代表正则化参数，这里设置为0.002乘以图像的元素总数。 最后，`wiener2`函数被调用来实现Wiener滤波，这是一种自适应滤波器，可以根据局部噪声水平调整滤波强度，适用于噪声水平变化的图像。 这段代码提供了MATLAB图像处理的全面示例，涵盖了从基本的图像读取、显示，到高级的去模糊和噪声抑制技术，对于学习和实践MATLAB图像处理非常有帮助。