MATLAB 中的 Richardson-Lucy 图像复原实践

"这篇资源是关于使用MATLAB中的Richardson-Lucy算法进行图像复原处理的实践教程。文中展示了如何处理两种不同大小的图像，并通过迭代方法来恢复模糊和噪声干扰的图像。" 在图像处理领域，Richardson-Lucy算法是一种常用于图像去模糊和复原的技术。该算法基于迭代过程，可以有效地处理由于光学系统或成像过程中的模糊导致的质量下降。在MATLAB中，`deconvlucy`函数提供了实现这一算法的便利途径。 在给定的代码中，首先读取了一张名为'lena512color.tif'的彩色图像，并将其转换为灰度图像`I1`。为了减小计算量，代码创建了一个尺寸为256x256的子图像`I2`。接着，使用`fspecial`函数生成一个高斯滤波器`PSF`来模拟模糊效果，然后通过`imfilter`函数将这个滤波器应用于`I2`，得到模糊图像`Blurred`。为了增加挑战性，代码还引入了高斯噪声`BlurredNoisy`，模拟了实际环境中可能遇到的噪声污染。 在应用Richardson-Lucy算法时，`deconvlucy`函数的输入参数包括模糊图像、点扩散函数（PSF）和可选的迭代次数及平滑因子。在示例中，`J1`表示没有平滑因子的迭代结果，`J2`则使用了一个预定义的平滑因子`H`（由`im2uint8(3*sqrt(V))`计算得出），进行了5次迭代的复原。这里，`V`是噪声的标准差，设置为0.0001。 代码中还提到了使用cell数组处理的情况，`H1_cell`和`H2_cell`，这通常是为了处理多通道图像或在多个恢复阶段使用不同的参数。 这段代码展示了如何在MATLAB中应用Richardson-Lucy算法进行图像复原，包括处理不同尺寸的图像、模拟图像模糊和噪声、以及如何调整迭代次数和平滑因子来优化恢复结果。这对于理解图像处理理论和实际操作MATLAB中的图像复原技术是非常有价值的。