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《數(shù)字圖像處理實驗三：圖像的復(fù)原》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、南京工程學(xué)院通信工程學(xué)院實驗報告課程名稱數(shù)字圖像處理C實驗項目名稱實驗三圖像的復(fù)原實驗班級算通111學(xué)生姓名夏婷學(xué)號208110408實驗時間2014年5月5日實驗地點信息樓C322實驗成績評定指導(dǎo)教師簽名年月日實驗三、圖像的恢復(fù)一、實驗類型：驗證性實驗二、實驗?zāi)康?.掌握退化模型的建立方法。2.掌握圖像恢復(fù)的基本原理。三、實驗設(shè)備：安裝有MATLAB軟件的計算機(jī)四、實驗原理一幅退化的圖像可以近似地用方程g=Hf+n表示，其中g(shù)為圖像，H為變形算子，又稱為點擴(kuò)散函數(shù)（PSF），f為原始的真實圖像，n為附加噪
2、聲，它在圖像捕獲過程中產(chǎn)生并且使圖像質(zhì)量變壞。其中，PSF是一個很重要的因素，它的值直接影響到恢復(fù)后圖像的質(zhì)量。I=imread(‘peppers.png’);I=I(60+[1:256],222+[1:256],:);figure;imshow(I);LEN=31;THETA=11;PSF=fspecial(‘motion’,LEN,THETA);Blurred=imfilter(I,PSF,’circular’,’conv’);figure;imshow(Blurred);MATLAB工具箱中有4個圖像
3、恢復(fù)函數(shù)，如表3-1所示。這4個函數(shù)都以一個PSF和模糊圖像作為主要變量。deconvwnr函數(shù)使用維納濾波對圖像恢復(fù)，求取最小二乘解，deconvreg函數(shù)實現(xiàn)約束去卷積，求取有約束的最小二乘解，可以設(shè)置對輸出圖像的約束。deconvlucy函數(shù)實現(xiàn)了一個加速衰減的Lucy-Richardson算法。該函數(shù)采用優(yōu)化技術(shù)和泊松統(tǒng)計量進(jìn)行多次迭代。使用該函數(shù)，不需要提供有關(guān)模糊圖像中附加噪聲的信息。deconvblind函數(shù)使用的是盲去卷積算法，它在不知道PSF的情況下進(jìn)行恢復(fù)。調(diào)用deconvblind函數(shù)
4、時，將PSF的初值作為一個變量進(jìn)行傳遞。該函數(shù)除了返回一個修復(fù)后的圖像以外，還返回一個修復(fù)后的PSF。下面以維納濾波和約束去卷積為例說明圖像恢復(fù)的實驗原理。deconvwnr使用維納濾波對圖像恢復(fù)deconvreg對圖像進(jìn)行約束去卷積deconvlucy用Lucy-Richardson算法實現(xiàn)圖像恢復(fù)deconvblind用盲去卷積算法實現(xiàn)圖像恢復(fù)1.維納濾波使用deconvwnr函數(shù)可以利用維納濾波方法恢復(fù)圖像。在圖像的頻率特征和附加噪聲已知的情況下，Wiener濾波比較有效。本例演示了維納濾波器的性能，
5、同時也演示了PSF的重要性。得到準(zhǔn)確的PSF時，恢復(fù)的結(jié)果會比較好。I=imread(‘peppers.png’);I=I(10+[1:256],222+[1:256],:);LEN=31;THETA=11;PSF=fspecial(‘motion’,LEN,THETA);Blurred=imfilter(I,PSF,’circular’,’conv’);wnrl=deconvwnr(Blurred,PSF);imshow(wnrl);2.約束去卷積采用deconvreg函數(shù)可以對圖像進(jìn)行約束去卷積。當(dāng)知道
6、附加噪聲的部分信息時，使用約束去卷積實現(xiàn)圖像恢復(fù)比較有效。（1）將一幅圖像讀入MATLAB工作空間。本例使用裁剪來減小要恢復(fù)的圖像的大小。I=imread('flowers.tif');I=I(10+[1:256],222+[1:256],:);figure;imshow(I);（2）創(chuàng)建PSFPSF=fspecial(‘gaussian’,11,5);（3）模糊化圖像并添加噪聲。Blurred=imfilter(I,PSF,’conv’);V=0.02;BlurredNoisy=imnoise(Blurr
7、ed,’gaussian’,0,V);figure;imshow(BlurredNoisy);（4）用deconvreg函數(shù)恢復(fù)圖像，指定PSF和噪聲冪次NP。NP=V*prod(size(I));[reg1LAGRA]=deconvreg(BlurredNoisy,PSF,NP);figure,imshow(reg1);五、實驗內(nèi)容選擇一幅清晰圖像，對該圖像進(jìn)行模糊化處理，然后分別采用逆濾波、維納濾波和約束去卷積恢復(fù)原來圖像，比較各圖像恢復(fù)方法的恢復(fù)效果。六、實驗步驟與結(jié)果將一張圖片1、（1）選擇一幅清晰
8、圖像，對該圖像進(jìn)行模糊化處理I=imread('b.jpg');%讀入圖像I=I(60+[1:256],222+[1:256],:);%裁剪圖像。figure;imshow(I);%創(chuàng)新建圖像并顯示LEN=31;THETA=11;PSF=fspecial('motion',LEN,THETA);%對圖像進(jìn)行模糊Blurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv');%創(chuàng)建PSF的退化圖
