数字图像实验：图像退化和还原.

%1.使用函数fspecial创建退化滤波器PSF，然后调用imfilter对图像进行卷积运算，就可以 %得到一幅运动退化图像，观察并记录结果。

I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\16

\fig0222b.jpg'); %读入图像

LEN=31;

THETA=11;

PSF=fspecial('motion',LEN,THETA); %生成退化函数

blurred=imfilter(I,PSF, 'circular', 'conv');

figure

subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图像');

subplot(1,2,2),imshow(blurred);title('6.1 运动退化图像');

%2.使用imnoise函数对图像添加随机噪声，观察并记录结果。

fnblurred =imnoise( blurred, 'gaussian',0,0.001); %产生随机噪声图像

figure, imshow(fnblurred);title('6.2 加噪之后');

%3.使用函数deconvwnr对无噪声的运动模糊图像进行复原，观察并记录结果。同时采用不同的

%LEN和THETA参数，进行实验，体会一下退化函数PSF的重要性，观察并记录结果。 LEN=31;

THETA=11;

PSF=fspecial('motion',LEN,THETA);

wnr1=deconvwnr(blurred,PSF);

wnr2=deconvwnr(blurred, fspecial('motion',2*LEN,THETA));

wnr3=deconvwnr(blurred, fspecial('motion', LEN, 2*THETA));

figure

imshow(wnr1);title('6.3.1 无噪运动模糊图像复原1');

figure

subplot(1,2,1),imshow(wnr2);title('6.3.2 无噪运动模糊图像复原2');

subplot(1,2,2),imshow(wnr3);title('6.3.3 无噪运动模糊图像复原3');

%4.使用函数deconvwnr对一幅有噪声的运动模糊图像进行维纳滤波复原，观察并记录结果。 wnr4=deconvwnr(fnblurred,PSF);

figure,imshow(wnr4);title('6.4 维纳滤波复原');

%5.为了使维纳滤波复原的效果变好，必须使用deconvwnr函数的可选参数NSR、NCORR和ICORR，

%通过改变参数获得不同的复原效果，观察并记录结果。

%使用deconvblind函数进行盲目去卷积，采用不同的退化函数，观察并记录结果。 PSF=fspecial('gaussian',7,10);

blurred01=imfilter(I,PSF, 'circular', 'conv');%图像退化

UNDERPSF=ones(size(PSF)-4); 学时实验\实验六

[J1 P1]= deconvblind(blurred01, UNDERPSF); % 使用较小的PSF进行逆滤波OVERPSF=padarray(UNDERPSF,[4 4], 'replicate', 'both');

[J2 P2]= deconvblind(blurred01, OVERPSF); % 使用较大的PSF进行逆滤波INITPSF=padarray(UNDERPSF,[2 2], 'replicate', 'both');

[J3 P3]= deconvblind(blurred01, INITPSF); % 使用真实的PSF进行逆滤波figure, imshow(blurred01);title('6.5.1 图像退化');

figure, imshow(J1); title('6.5.2 盲目卷积（使用较小的PSF进行逆滤波）'); figure, imshow(J2); title('6.5.3 盲目卷积（使用较大的PSF进行逆滤波）'); figure, imshow(J3);title('6.5.4 盲目卷积（使用真实的PSF进行逆滤波）');

原图

像6.1 运动退化图像

6.2 加噪之后

6.3.1 无噪运动模糊图像复原1

6.3.2 无噪运动模糊图像复原

26.3.3 无噪运动模糊图像复原3

6.4 维纳滤波复原

6.5.1 图像退化

6.5.2 盲目卷积（使用较小的PSF进行逆滤波）

6.5.3 盲目卷积（使用较大的PSF进行逆滤波）

6.5.4 盲目卷积（使用真实的PSF进行逆滤波）