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1、----WORD格式--可编辑----1逆滤波复原实现程序%对运动模糊图像进行逆滤波复原clearallI=imread('lena.bmp');LEN=10;THETA=5;PSF=fspecial('motion',LEN,THETA);Blurredmotion=imfilter(I,PSF,'circular','conv');g=imnoise(Blurredmotion,'gaussian',0,0.0001);wnr1=deconvwnr(g,PSF);figure(1),subplot
2、;imshow(I);figure(2),subplot;imshow(Blurredmotion);figure(3),subplot;imshow(wnr1);2有约束最小二乘方复原的实现程序clearall;clc;%通过模拟水平运动模糊建立退化函数d=2;h=zeros(2d+1,2d+1);h(d+1,1:2d+1)=1/(2d);%模糊原图像并加入噪声fig1=imread('lena.bmp');[mn]=size(fig1);fe=zeros(m+2d,n+2d);fe(1:m,1:n
3、)=fig1;he=zeros(m+2d,n+2d);he(1:2d+1,1:2d+1)=h;F=fft2(fe);H=fft2(he);g=imnoise(uint8(ifft2(F.H)),'gaussian',0,0.0001);G=fft2(double(g));%最小二乘平方滤波器p=[010;1-41;010];pp=zeros(m+2d,n+2d);pp(1:3,1:3)=p;p=fft2(pp);r=0.001;F_est=(conj(H)./(abs(H).^2+r.abs(p).^
4、2)).G;fig_est=real(ifft2(F_est));%显示结果--------WORD格式--可编辑----figure(1),imshow(fig1);figure(2),imshow(uint8(g(d+1:m+d,d+1:n+d)),[min(g(:))max(g(:))]);figure(3),imshow(uint8(fig_est(1:m,1:n)),[min(fig_est(:))max(fig_est(:))]);3、维纳滤波复原实现程序clearall;clc;%通过模
5、拟水平运动模糊建立退化函数d=2;h=zeros(2d+1,2d+1);h(d+1,1:2d+1)=1/(2d);%模糊原图像并加入噪声fig1=imread('lena.bmp');[mn]=size(fig1);fe=zeros(m+2d,n+2d);fe(1:m,1:n)=fig1;he=zeros(m+2d,n+2d);he(1:2d+1,1:2d+1)=h;F=fft2(fe);H=fft2(he);g=imnoise(uint8(ifft2(F.H)),'gaussian',0,0.000
6、1);G=fft2(double(g));%维纳滤波器设计k=0.1;F_est=((abs(H).^2)./(abs(H).^2+k)).G./H;fig_est=real(ifft2(F_est));%显示结果figure(1),imshow(fig1);figure(2),imshow(g);figure(3),imshow(fig_est);理工大学毕业论文56figure(1),imshow(g);title('原图像');PSF=fspecial('gaussian',5,5);Blurr
7、ed=imfilter(g,PSF,'symmetric','conv');V=.0001;BlurredNoisy=imnoise(Blurred,'gaussian',0,V);figure(2),imshow(BlurredNoisy);title('模糊和加噪图');luc1=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,50);figure(3),imshow(luc1);title('复原图像，NUMIT=50');5、客观评价三种方法实现程序（平均平方误差、峰值信噪比、归一化互
8、相关）f0=fig1;%原图%--------------------------------------g1=x;%模糊图像%---------------------------------fima=y;%复原图像--------WORD格式--可编辑----[x_size,y_size]=size(g1)%模糊噪声图像参数fima=double(fima);g1=double(g1);f0=double(f0);MSE_blur_noisy=sum
