数字图像复原算法及其MATLAB实现

图像复原三个算法的代码 图像复原是数字图像处理中的一种技术，旨在恢复由于各种原因退化的图像。图像复原的目的是尽可能地减少或消除图像质量的下降，恢复图像的本来面目。图像复原与图像增强有类似的地方，但它们又有着明显的不同。图像复原是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面目，而图像增强的目的是提高视感质量。 在图像复原中，需要建立退化现象的数学模型，然后根据模型进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。建立图像复原的反向过程的数学模型，就是图像复原的主要任务。经过反向过程的数学模型的运算，要想恢复全真的景物图像比较困难。所以，图像复原本身往往需要有一个质量标准，即衡量接近全真景物图像的程度，或者说，对原图像的估计是否到达最佳的程度。 在图像复原中，退化因素众多而且性质不同，为了描述图像退化过程所建立的数学模型往往多种多样，而恢复的质量标准也往往存在差异性。因此，图像复原是一个复杂的数学过程，图像复原的方法、技术也各不相同。 在给定的代码中，展示了三个图像复原算法。第一个算法使用 Wiener 反卷积算法来恢复退化的图像。Wiener 反卷积算法是一种常用的图像复原算法，它可以根据退化的原因，建立相应的数学模型，然后进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。在代码中，使用了 `deconvwnr` 函数来实现 Wiener 反卷积算法。 第二个算法使用 Lucy-Richardson 反卷积算法来恢复退化的图像。Lucy-Richardson 反卷积算法是一种迭代算法，它可以根据退化的原因，建立相应的数学模型，然后进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。在代码中，使用了 `deconvreg` 函数来实现 Lucy-Richardson 反卷积算法。 第三个算法使用基于拉格朗日乘子法的图像复原算法来恢复退化的图像。基于拉格朗日乘子法的图像复原算法是一种基于优化理论的算法，它可以根据退化的原因，建立相应的数学模型，然后进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。在代码中，使用了 `deconvreg` 函数来实现基于拉格朗日乘子法的图像复原算法。 图像复原是一个复杂的数学过程，需要根据退化的原因，建立相应的数学模型，然后进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。图像复原的方法、技术也各不相同，需要根据实际情况选择合适的算法和参数。