南 京 工 程 学 院
通信工程学院
实 表格大小怎么调验 报 告
课 程 名 称 数字图像处理C
实验项目名称 实验三 图像的复原
实 验 班 级 算通111
学 生 姓 名 夏婷
学 号 208110408
实 验 时 间 2014年5月5日
实 验 地 点 信息楼C322
实验成绩评定
指导教师签名
年 月 日
实验三、图像的恢复
一、实验类型：验证性实验
二、实验目的
1. 掌握退化模型的建立方法。
2. 掌握图像恢复的基本原理。
三、实验设备：安装有MATLAB 软件的计算机
四、实验原理
一幅退化的图像可以近似地用方程g=Hf+n 表示，其中g 为图像，H为变形算子，又称为点扩散函数（PSF ），f 为原始的真实图像，n 为附加噪声，它在图像捕获过程中产生并
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且使图像质量变坏。其中，PSF 是一个很重要的因素，它的值直接影响到恢复后图像的质量。
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 个图像恢复函数，如表3-1 所示。这4 个函数都以一个PSF 和模糊图像作为主要变量。deconvwnr 函数使用维纳滤波对图像恢复，求取最小二乘解，deconvreg 函数实现约束去卷积，求取有约束的最小二乘解，可以设置对输出图像的约束。deconvlucy 函数实现了一个加速衰减的Lucy-Richardson 算法。该函数采用优化技术和泊松统计量进行多次迭代。使用该函数，不需要提供有关模糊图像中附加噪声的信息。 deconvblind 函数使用的是盲去卷积算法，它在不知道PSF 的情况下进行恢复。调用deconvblind 函数时，将PSF 的初值作为一个变量进行传递。该函数除了返回一个修复后的图像以外，还返回一个修复后的PSF。下面以维纳滤波和约束去卷积为例说明图像恢复的实验原理。
deconvwnr | 使用维纳滤波对图像恢复 |
deconvreg | 对图像进行约束去卷积 |
毒舌是什么意思deconvlucy | 用Lucy-Richardson 算法实现图像恢复 |
deconvblind | 用盲去卷积算法实现图像恢复 |
| |
1. 维纳滤波
使用deconvwnr 函数可以利用维纳滤波方法恢复图像。在图像的频率特征和附加噪声已知的情况下，Wiener 滤波比较有效。本例演示了维纳滤波器的性能，同时也演示了PSF 什么是主板的重要性。得到准确的PSF 时，恢复的结果会比较好。
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. 约束去卷积
采用deconvreg 函数可以对图像进行约束去卷积。当知道附加噪声的部分信息时，使用约束去卷积实现图像恢复比较有效。
（1）将一幅图像读入瘦肉汤MATLAB 工作空间。本例使用裁剪来减小要恢复的图像的大小。
I=imread('flowers.tif');
I=I(10+[1:256],222+[1:256],:);
figure;imshow(I);
（2 ）创建PSF
PSF=fspecial(‘gaussian’,11,5);
（3）模糊化图像并添加噪声。
Blurred=imfilter(I,PSF,’conv’);
V=0.02;
BlurredNoisy=imnoi(Blurred,’gaussian’,0,V);
figure;imshow(BlurredNoisy);
（4 ）用deconvreg 函数恢复图像，指定PSF 和噪声幂次NP 。
NP=V*prod(size(I));
[reg1 LAGRA]=deconvreg(BlurredNoisy,PSF,NP);
figure,imshow(reg1);
五、实验内容
选择一幅清晰图像，对该图像进行模糊化处理，然后分别采用逆滤波、 维纳滤波和约束去卷积恢复原来图像，比较各图像恢复方法的恢复效果。
六、实验步骤与结果
将一张图片
1、（1）选择一幅清晰图像，对该图像进行模糊化处理
I=imread('b.jpg'); %读入图像
I=I(60+[1:256],222+[1:256],:); %裁剪图像。
figure;imshow(I); %创新建图像并显示
LEN=31;
THETA=11;
PSF=fspecial('motion',LEN,THETA); %慢慢吞吞对图像进行模糊
Blurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv'); %创建PSF的退化图像
figure;imshow(Blurred); %创建图像并显示模糊后的图像
（2）、使用deconvwnr 函数可以利用维纳滤波方法恢复图像。
I=imread('b.jpg'); %读入图像
I=I(10+[1:256],222+[1:256],:); %裁剪图像孩子教育方法
LEN=31;
THETA=11;
PSF=fspecial('motion',LEN,THETA); %创建PSF的退化图像
Blurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv'精美配图); %使用IPF对图像进行模糊建模
wnrl=deconvwnr(Blurred,PSF); %维纳滤波
imshow(wnrl); %显示滤波后的图像
结果如图所示：
2,、（1）将一幅图像读入MATLAB 工作空间。本例使用裁剪来减小要恢复的图像的大小。
I=imread('b.jpg'); %读入图像
I=I(10+[1:256],222+[1:256],:); %裁剪图像
figure;imshow(I); %并显示创建图像
