MATLAB图像复原：椒盐噪声去除与运动模糊恢复

本实验文档主要探讨了MATLAB中的图像复原技术，特别是针对图像处理中常见的噪声和模糊问题。首先，通过`imread`函数加载了一幅名为'peppers.png'的图像，并展示了原始图像。然后，通过`imnoise`函数添加了椒盐噪声，以模拟实际图像可能遇到的随机噪声情况。在图像选择部分，通过索引操作选取了图像的一部分，并运用运动模糊技术（利用`fspecial`和`imfilter`函数）生成了模糊图像，展示图像在经过特定滤波后的效果。 实验的核心内容是图像复原，这里以维纳滤波为例。维纳滤波是一种常用的去噪方法，它假设噪声服从高斯分布。在这个部分，使用了MATLAB的`deconvwnr`函数进行复原。函数接受几个关键参数： 1. 点扩散函数（PSF）：这是退化过程中图像信号的模型，对于运动模糊的情况，`fspecial('motion', LEN, THETA)`生成了相应的滤波器。 2. 信噪比（NSR）：表示噪声与信号强度的比例，如果提供，可以帮助算法更准确地估计噪声水平。 3. 噪声自相关函数（NCORR）：噪声的统计特性，用于进一步调整滤波。 4. 原函数自相关函数（ICORR）：原图像的统计信息，有助于保留图像细节。 实验流程包括以下步骤： 1. 生成8x8的棋盘图像`I`，并添加随机噪声。 2. 应用运动模糊滤波器`PSF`，生成模糊且带噪声的图像`BlurredNoisy`。 3. 计算噪声的信噪比（NSR）和功率谱（NPOW），以便于调整维纳滤波器的参数。 4. 使用`deconvwnr`函数对模糊和噪声图像进行复原，得到去噪后的结果`J`。 通过这些步骤，该实验不仅演示了MATLAB在图像处理中的应用，还让学生理解了图像复原的基本原理和技术，如噪声模型、滤波器设计以及噪声抑制方法。这对于理解和掌握数字图像处理技术，特别是在通信、计算机视觉和图像分析等领域具有重要意义。