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1、图像复原方面的实验：1、最小二乘类约束复原：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;BlurredNoisy
2、1=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(
3、1,3,2);imshow(reg1);title('Restored1withNP')figure;subplot(1,3,3);imshow(reg2);title('Restored2withNP')得到的结果如下：原图：“motion”复原图像：“Gaussian”复原图像2、维纳滤波程序：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=fspec
4、ial('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('Restored1withNP')figure;ims
5、how(reg2);title('Restored2withNP')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));figur
6、e;imshow(reg1);title('Restored1withNP')figure;imshow(reg2);title('Restored2withNP')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('OriginalImage
7、');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('RestoredImage,NUMIT=
8、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
