MATLAB实现图像复原与去噪技术

"该资源是关于使用MATLAB进行图像复原的程序代码示例，主要涉及图像处理中的运动模糊校正和噪声去除技术。" 在图像处理领域，图像复原是一项重要的任务，它旨在恢复图像的原始清晰度，通常是因为图像受到了各种类型的失真或噪声的影响。本程序以MATLAB作为开发工具，演示了如何对运动模糊的图像进行复原，并处理随机噪声。 首先，程序读取了一个存储在特定路径下的图像文件`A`，使用`imread`函数完成此操作。然后，通过`fspecial`函数创建一个表示运动模糊的高斯核`psf`，参数`40`和`45`分别代表了模糊的方向和长度。`imfilter`函数将这个高斯核应用到图像`A`上，模拟运动模糊效果，得到模糊图像`B`。 接下来，为了去除运动模糊，程序使用了`deconvwnr`函数执行维纳滤波。维纳滤波是一种自适应滤波方法，它基于图像的先验统计知识（如噪声水平）来恢复图像的细节，这里的`B`和`psf`作为输入参数，输出为无噪声复原后的图像`C`。这部分代码展示了如何在MATLAB中实现基本的运动模糊复原。 进一步地，程序引入了噪声处理的环节。它生成了一定比例的随机噪声`noise`并添加到模糊图像`B`上，模拟了有噪声的运动模糊图像。`im2uint8`函数将噪声图像转换为索引颜色模式的8位无符号整数图像`D`。计算了噪声强度比率`nsr`，以及噪声功率`np`和图像功率`ip`，以评估噪声水平。接着，利用傅里叶变换处理噪声和图像功率，计算相关性系数`ncorr`和`icorr`，这些用于改进复原过程。 最后，程序应用`deconvwnr`函数进行了多次复原尝试：一次不考虑噪声信息（得到图像`E`），一次考虑噪声强度（得到图像`F`），以及一次同时考虑噪声相关性（得到图像`G`）。通过`subplot`函数将原始图像、模糊图像、不同复原结果进行并排显示，便于比较和分析。 整个程序展示了MATLAB在图像复原中的应用，包括运动模糊校正和噪声处理，这对于理解和实践图像处理技术非常有价值。通过调整参数和实验不同的复原方法，可以深入理解图像处理中的复原算法及其效果。