图像复原方面的实验代码
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');figuresubplot(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));figureimshow(wnr1);title('6.3.1 无噪运动模糊图像复原1');figuresubplot(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。
基于MTFC的遥感图像复原方法
基于MTFC的遥感图像复原方法基于MTFC的遥感图像复原方法的论文摘要：本文提出了一种基于MTFC（Multi-Task Fully Convolutional）的遥感图像复原方法。
该方法使用MTFC网络进行图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务，以提高遥感图像质量。
该方法在模拟实验中展示了其出色的去噪、去模糊和超分辨率重建效果。
介绍：遥感图像在军事、民用和商业等领域中发挥着重要的作用。
然而，由于遥感图像数据受到许多因素的干扰，如噪声、模糊和低分辨率等，导致图像质量下降。
因此，遥感图像复原是一项重要的任务。
本文提出了一种基于MTFC的遥感图像复原方法，以提高遥感图像的质量和准确性。
方法：MTFC网络是一种多任务全卷积网络，可以同时执行多个任务。
MTFC网络由一系列卷积层、池化层和上采样层组成，以有效地处理不同的任务。
在该方法中，我们使用MTFC网络进行图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务。
通过将MTFC网络与遥感图像复原任务相结合，我们可以有效地提高图像的质量和准确性。
实验：我们对该方法进行了模拟实验，并评估了其对遥感图像进行去噪、去模糊和超分辨率重建的效果。
实验结果表明，该方法能够显著地提高遥感图像的图像质量和准确性。
例如，当我们在噪声密集的情况下复原图像时，所得到的图像质量与原始图像相比得到了显著的提升。
此外，当我们在低分辨率图像上进行超分辨率重建时，所得到的图像质量也得到了显著的提升。
结论：本文提出了一种基于MTFC的遥感图像复原方法。
该方法可应用于遥感图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务，以提高图像的质量和准确性。
该方法的实验表明，MTFC网络可以有效地处理这些任务，并显著地提高图像的质量和准确性。
因此，该方法有望在遥感图像处理中得到广泛应用。
进一步探究：本文提出的基于MTFC的遥感图像复原方法具有优秀的性能，而MTFC网络在这些任务上已经被证明优于其他网络。
MTFC 网络通过对多任务训练，可以学习与图像复原任务相关的特征，并在处理相似任务时共享这些特征。
维纳滤波matlab代码
维纳滤波matlab代码维纳滤波是一种经典的图像复原方法，它可以在图像受到模糊和噪声影响时进行恢复。
在Matlab中，你可以使用以下代码来实现维纳滤波：matlab.% 读取原始图像。
originalImage = imread('input_image.jpg');% 转换为灰度图像。
originalImage = rgb2gray(originalImage);% 显示原始图像。
subplot(1, 2, 1);imshow(originalImage);title('Original Image');% 添加高斯噪声。
noisyImage = imnoise(originalImage, 'gaussian', 0, 0.01);% 显示带噪声的图像。
subplot(1, 2, 2);imshow(noisyImage);title('Noisy Image');% 计算模糊点扩散函数（PSF）。
PSF = fspecial('motion', 21, 11);% 使用逆滤波器和维纳滤波器进行图像复原。
estimated_nsr = 0;wnr3 = deconvwnr(noisyImage, PSF, estimated_nsr);% 显示维纳滤波后的图像。
figure, imshow(wnr3);title('Restored Image using Wiener Filter');在这段代码中，我们首先读取原始图像，然后转换为灰度图像。
接着，我们添加高斯噪声来模拟图像受到的噪声干扰。
然后我们计算模糊点扩散函数（PSF），并使用Matlab内置的`deconvwnr`函数来进行维纳滤波处理。
最后，我们显示经过维纳滤波处理后的图像。
需要注意的是，维纳滤波的参数estimated_nsr需要根据实际情况进行调整，它代表了噪声的方差估计。
图像恢复(数字图像处理实验报告)
数字图像处理作业——图像恢复摘要数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理（分析和理解）的前提。
图像在摄取、传输、储存的过程中不可避免地引起图像质量的下降（图像退化），图像恢复就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貌，即根据退化的原因，分析引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。
本文首先对测试图像进行模糊及加噪处理，然后用不同的图像恢复方法，如维纳滤波恢复、约束最小二乘滤波进行图像恢复，并比较它们的处理效果。
发现维纳滤波较约束最小二乘法滤波效果要好，这是因为前者利用了原图像的统计信息，采用了真实的PSF函数来恢复。
无论何种算法，它们都要依据获取的相关信息才能有效地实施，算法利用的信息越多，信息的准确性越高，复原图像的质量也就越高。
实验原理：图像复原处理是建立在图像退化的数学模型基础上的，这个退化数学模型能够反映图像退化的原因。
图像的退化过程可以理解为施加于原图像上的运算和噪声两者联合作用的结果，图像退化模型如图1所示，可以表示为：g ( x , y ) = H [ f ( x , y )] + n ( x , y ) = f ( x , y ) *h ( x , y ) + n ( x , y ) （1）图1 图像退化模型(1)在测试图像上产生高斯噪声lena 图-需能指定均值和方差；并用滤波器（自选）恢复图像；实验原理：噪声是最常见的退化因素之一，也是图像恢复中重点研究的内容，图像中的噪声可定义为图像中不希望有的部分。
噪声是一种随机过程，它的波形和瞬时振幅以及相位都随时间无规则变化，因此无法精确测量，所以不能当做具体的处理对象，而只能用概率统计的理论和方法进行分析和处理。
本文中研究高斯噪声对图像的影响及其去噪过程。
①高斯噪声的产生：所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
一个高斯随机变量z 的PDF 可表示为：P （z ）（2）其中z 代表灰度，u 是z 的均值，是z 的标准差。
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》课程教学大纲Digital Image Processing一、课程说明课程编码：045236001 课程总学时（理论总学时/实践总学时）：51（42/9），周学时：3，学分：3，开课学期：第6学期。
1．课程性质：专业选修课2．适用专业：电子信息与技术专业3．课程教学目的和要求《数字图像处理》是信号处理类的一门重要的专业选修课，通过本课程的学习，应在理论知识方面了解和掌握数字图像的概念、类型，掌握数字图像处理的基本原理和基本方法：图像变换、图像增强、图像编码、图像的复原和重建。
并通过实验加深理解数字图像处理的基本原理。
4．本门课程与其他课程关系本课程的先修课程为：数字信号处理和应用5．推荐教材及参考书推荐教材：阮秋琦，《数字图像处理学》（第二版），电子工业出版社，2007年参考书（1）姚敏等，《数字图像处理》，机械工业出版社，2006年（2）何东健，《数字图像处理》（第二版），西安电子工业出版社，2008年（3）阮秋琦，《数字图像处理基础》，清华大学出版社，2009年（4） (美)Rafael C. Gonzalez著，阮秋琦译，《数字图像处理》（第二版），电子工业出版社，2007年6．课程教学方法与手段主要采用课堂教学的方式，通过多媒体课件进行讲解，课外作业，答疑辅导。
并辅以适当的实验加深对数字图像处理的理解。
7．课程考核方法与要求本课程为考查课课程的实验成绩占学期总成绩的50%，期末理论考查占50%；考查方式为笔试。
8．实践教学内容安排实验一：图像处理中的正交变换实验二：图像增强实验三：图像复原详见实验大纲。
二、教学内容纲要与学时分配（一）数字图像处理基础(3课时)1．主要内容：图像处理技术的分类，数字图像处理的特点，数字图像处理的主要方法及主要内容，数字图像处理的硬件设备，数字图像处理的应用，数字图像处理领域的发展动向2．基本要求：了解图像处理技术的分类和特点，数字图像处理的主要方法及主要内容，熟悉数字图像处理的硬件设备。
图像逆滤波复原
图像逆滤波复原 图像复原的⽅法很多，常⽤的⽐较经典的是反向滤波法和约束还原法。
博主在做反向滤波实验的过程中，发现图像复原的关键是退化模型的建⽴，可以夸张地说：要有好的复原效果就得根据各个图像的退化特点建⽴相关的退化模型，并在退化模型的基础上做相关的滤波或者说对待处理的像素做相应的处理，从⽽尽可能地复原图像。
再说⼀遍，复原⽅法的关键是退化模型。
可以想到的是，由于造成图像退化的原因五花⼋门。
简单的有加性退化、减性、乘性、除性退化等；复杂的有⾮线性退化等。
从这⼀点看来似乎没有通⽤的复原⽅法，这样⼀来似乎只能使⽤深度学习等智能算法做⼀些通⽤复原算法的研究了。
博主推荐在使⽤神经⽹络等算法进⾏研究之前，先修《数据分析与数据挖掘》和《复杂性思维》，或许能从中找到通⽤复原算法的钥匙！实验内容 利⽤逆滤波和其他逆卷积算法对运动模糊或散焦模糊图像进⾏图像复原，并给出实现结果。
【背景知识】1. 图像退化模型 图形复原处理的关键是建⽴退化模型，原图像f(x,y)是通过⼀个系统H及加⼊⼀个外来加性噪声n(x,y)⽽退化成⼀幅图像g(x,y)的。
这样图像的退化过程的数学表达式就可以写为g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y)。
容易想到图像退化及复原的过程如下： 如果系统H满⾜下⾯两个式⼦，那么系统就是线性和空间位置不变的系统。
在图像复原处理中，⾮线性和空间变化的系统的模型虽然更具普遍性和准确性，但它却给处理⼯作带来巨⼤的困难，它常常没有解或很难⽤计算机来处理。
实际的成像系统在⼀定条件下往往可以近似地视为线性和空间不变的系统，因此在图像复原处理中，往往⽤线性和空间不变的系统模型加以近似地视为线性和空间不变的系统。
2.连续的退化模型 线性系统H可由其冲激响应来表征，当系统H空间位置不变时，则 h(x-α,y-β)=H[δ(x-α,y-β)]。
系统H对输⼊f(x,y)的响应就是系统输⼊信号f(x,y)与系统冲激响应的卷积。
图像复原
图像复原1.背景介绍图像复原是图像处理的一个重要课题。
图像复原也称图像恢复，是图像处理的一个技术。
它主要目的是改善给定的图像质量。
当给定一幅退化了的或是受到噪声污染的图像后，利用退化现象的某种先验知识来重建或恢复原有图像是复原处理的基本过程。
可能的退化有光学系统中的衍射，传感器非线性畸变，光学系统的像差，摄影胶片的非线性，打气湍流的扰动效应，图像运动造成的模糊及集合畸变等等。
噪声干扰可以有电子成像系统传感器、信号传输过程或者是胶片颗粒性造成。
各种退化图像的复原可归结为一种过程，具体地说就是把退化模型化，并且采用相反的过程进行处理，以便恢复出原图像。
文章介绍图像退化的原因，直方图均衡化及几种常见的图像滤波复原技术，以及用MATLAB实现图像复原的方法。
2.实验工具及其介绍2.1实验工具MATLAB R2016a2.2工具介绍MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的，因此语法特征与C++语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。
使之更利于非计算机专业的科技人员使用。
而且这种语言可移植性好、可拓展性极强。
MATLAB具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。
高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。
新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB 同样表现了出色的处理能力。
同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。
3.图像复原法3.1含义图像复原也称图像恢复，是图像处理中的一大类技术。
所谓图像复原，是指去除或减在获取数字图像过程中发生的图像质量下降（退化）这些退化包括由光学系统、运动等等造成图像的模糊，以及源自电路和光度学因素的噪声。
python fbp重建算法
python fbp重建算法摘要：1.引言2.Python FBP重建算法简介3.FBP算法原理4.Python实现FBP算法5.应用案例6.总结正文：1.引言在医学图像处理领域，计算机断层扫描(CT)是一种常用的成像技术。
通过CT扫描得到的原始数据，需要经过一系列的图像重建算法处理，才能得到高质量的医学图像。
FBP(Filtered Backprojection)算法是CT图像重建中最常用的算法之一。
本文将介绍如何使用Python实现FBP重建算法。
2.Python FBP重建算法简介Python是一种广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言。
利用Python 丰富的库和易于学习的特点，可以方便地实现FBP重建算法。
本文将使用Python的NumPy和SciPy库来实现FBP算法。
3.FBP算法原理FBP算法是基于CT扫描数据的线性变换和滤波过程。
首先，将原始的CT 数据进行线性变换，得到投影数据。
然后，对投影数据进行滤波，去除噪声和干扰。
最后，利用逆变换将滤波后的投影数据恢复为重建图像。
4.Python实现FBP算法以下是使用Python实现FBP算法的示例代码：```pythonimport numpy as npfrom scipy.special import gammadef fbp_reconstruction(data, angles, distance, filter_width=3): """FBP重建算法实现:param data: CT数据，形状为(num_rows, num_cols, num_angles):param angles: 扫描角度，形状为(num_angles,):param distance: 探测器到物体的距离，形状为(num_rows,num_cols):param filter_width: 滤波器宽度，默认值为3:return: 重建图像，形状为(num_rows, num_cols)"""# 计算滤波器filter_data = np.zeros((data.shape[0], data.shape[1],filter_width))for i in range(filter_width):angle = angles[i]filter_data[:, :, i] = gamma(0.5 * (filter_width - i)) * (distance** (filter_width - i))# 计算逆滤波器inverse_filter_data = np.zeros((data.shape[0], data.shape[1], filter_width))for i in range(filter_width):angle = angles[i]inverse_filter_data[:, :, i] = gamma(0.5 * i) * (distance ** i) # FBP重建num_angles = data.shape[2]reconstruction = np.zeros((data.shape[0], data.shape[1]))for i in range(num_angles):projection = data[:, :, i]filtered_projection = np.convolve(projection, filter_data[:, :, i], mode="valid")inverse_filtered_projection =np.convolve(filtered_projection, inverse_filter_data[:, :, i], mode="valid") reconstruction += inverse_filtered_projectionreturn reconstruction```5.应用案例以下是一个使用上述FBP重建算法实现的Python脚本示例：```python# 加载CT数据ct_data = np.load("ct_data.npy")# 设置参数angles = np.load("angles.npy")distance = 1000 # 物体到探测器的距离，单位为毫米filter_width = 3# 重建图像reconstruction = fbp_reconstruction(ct_data, angles, distance, filter_width)# 显示图像import matplotlib.pyplot as pltplt.imshow(reconstruction, cmap="gray")plt.show()```6.总结本文介绍了如何使用Python实现FBP重建算法。
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图像复原方面的实验：
2、最小二乘类（有约束的）复原：
程序：
I1=imread('lena.bmp'); %读取原始图像
I=rgb2gray(I1);
LEN=31;
%图像的模糊化
THETA=11;
PSF1=fspecial('motion',LEN,THETA);
PSF2=fspecial('gaussian',10,5);
Blurred1=imfilter(I,PSF1,'circular','conv'); Blurred2=imfilter(I,PSF2,'conv');
%模糊化图像加噪
V=.002;
BlurredNoisy1=imnoise(Blurred1,'gaussian',0,V); BlurredNoisy2=imnoise(Blurred2,'gaussian',0,V); figure,
subplot(1,3,1);imshow(I)
title(' lena ')
%用真实的PSF函数和噪声强度作为参数进行图像复原NP=V*prod(size(I));
reg1=deconvreg(BlurredNoisy1,PSF1,NP);
reg2=deconvreg(BlurredNoisy2,PSF2,NP);
figure;
subplot(1,3,2);imshow(reg1);
title('Restored1 with NP')
figure;
subplot(1,3,3) ;imshow(reg2);
title('Restored2 with NP')
得到的结果如下：
原图：
“motion”复原图像：
“Gaussian”复原图像
1、维纳滤波（最小二乘）
程序：
I1=imread('lena.bmp'); %读取原始图像
I=rgb2gray(I1);
LEN=31;
%图像的模糊化
THETA=11;
PSF1=fspecial('motion',LEN,THETA);
PSF2=fspecial('gaussian',10,5);
Blurred1=imfilter(I,PSF1,'circular','conv'); Blurred2=imfilter(I,PSF2,'conv');
figure,
imshow(I)
title(' lena ')
%用真实的PSF函数作为参数进行图像复原
reg1=deconvwnr(Blurred1,PSF1);
reg2=deconvwnr(Blurred1,PSF2);
figure;
imshow(reg1);
title('Restored1 with NP')
figure;
imshow(reg2);
title('Restored2 with NP')得到的结果如下:
原图：
“Motion”复原图：
“guassian”复原图：
在上述程序的基础上做一些改动，如下：
%用真实的PSF函数和噪声强度作为参数进行图像复原
reg1=deconvwnr(Blurred1,PSF1);
reg2=deconvwnr(Blurred1,fspecial('motion',2*LEN,THETA)); reg3=deconvwnr(Blurred1,fspecial('motion',LEN,2*THETA)); figure;
imshow(reg1);
title('Restored1 with NP')
figure;
imshow(reg2);
title('Restored2 with NP')
figure;
imshow(reg3);
得到如下结果：
过大的模糊距离参数：
过大的模糊运动方向角度参数：
3、Lucy_Richardson滤波复原
程序：
I1=imread('lena.bmp');
I=rgb2gray(I1);
% I=I(50+[1:256],2+[1:256],:);
figure;imshow(I);title('Original Image');
PSF=fspecial('gaussian',5,5);
Blurred=imfilter(I,PSF,'symmetric','conv');
V=.002;
BlurredNoisy=imnoise(Blurred,'gaussian',0,V);
figure;imshow(BlurredNoisy);title('Blurred & Noisy'); luc1=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,5);
figure;imshow(luc1);title('Restored Image,NUMIT=5');得到的结果图：
模糊加噪
复原图像：
4、盲解卷积复原
程序：
I1=imread('lena.bmp');
>> I=rgb2gray(I1);
>> PSF=fspecial('motion',13,45);
>> figure,imshow(PSF,[]);
>> Blurred=imfilter(I,PSF,'circ','conv'); >> figure,imshow(Blurred);
>> INITPSF=ones(size(PSF));
>> [J P]=deconvblind(Blurred,INITPSF,30);
真实PSF图像：
模糊后的图像：
初步复原的图像：
初步重建使用的PSF：
权值矩阵：
图像复原：
图像复原使用的PSF：。