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1、实验二 图像复原 姓名： 吴雨 学号：20111336067班级：自动化2班一、实验目的1、掌握图像退化和噪声的基本模型2、运用空域噪声滤波器去除噪声3、掌握无约束和有约束复原方法实现对运动模糊图像的复原二、实验内容1、基本图像退化和恢复模型 2、逆滤波图像复原。图像受均值为0.1，方差为0.01的高斯噪声污染，并且退化函数为，其中k=0.0025，M，N为图像的尺寸。用逆滤波方法对退化图像进行复原，给出复原图像。要求：给出完整程序，命名为nlb.m；给出原始图像，退化图像，复原图像。代码：I0=imread(barb.png);subplot(2,2,1);imshow(I0);title(
2、原始图像);I=imnoise(I0,gaussian,0.1,0.01);m,n=size(I);F=fftshift(fft2(I);k=0.0025;for u=1:mfor v=1:n;H(u,v)=exp(-k)*(u-m/2)2+(v-n/2)2)(5/6);endendG=F.*H;I1=ifft2(fftshift(G);subplot(2,2,2);imshow(uint8(I1);title(退化图像);F1=G./H;I2=ifft2(fftshift(F1);subplot(2,2,3);imshow(uint8(I2);title(全逆滤波复原图像);处理结果：3、运
3、动模糊图像复原。用MATLAB 自带函数进行图像复原，用fspecial 函数创建运动模糊核PSF；用imfilter 函数生成退化图像；给退化图像加入加性高斯噪声。然后，用维纳滤波复原函数deconvwnr对运动模糊且含噪图像复原。要求：给出完整程序，命名为fy.m；给出原始图像、退化图像、复原图像，合理排列图像，给出合理的图像title；试验中通过对参数的调整讨论各参数对恢复结果的影响。I = imread(camera.png);subplot(2,2,1); imshow(I); title(原始图像);PSF= fspecial(motion,20,45);M = imfilter(I,PSF,replicate);subplot(2,2,2); imshow(M);title(运动模糊图像);D=imnoise(M,gaussian,0.1,0.01);subplot(2,2,3);imshow(D);title(模糊加噪图像);MFN=imadd(M,im2uint8(D);NSR=sum(noise(:).2)/sum(MFN(:).2);blurred = deconvwnr(MFN,PSF,NSR);subplot(2,2,4);imshow(blurred);title(复原图像); / 文档可自由编辑打印
