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1、1．维纳滤波复原I=checkerboard(8);%产生8x8的棋盘矩阵图像noise=0.1*randn(size(I));%产生随机噪声PSF=fspecial('motion',21,11);%生成模糊滤波器Blurred=imfilter(I,PSF,'circular');%将原始图像I按模糊滤波器进行滤波增强处理BlurredNoisy=im2uint8(Blurred+noise);%生成加噪模糊图像NP=abs(fftn(noise)).^2;%计算NPOW=sum(NP(:))/pro
2、d(size(noise));NCORR=fftshift(real(ifftn(NP)));IP=abs(fftn(I)).^2;IPOW=sum(IP(:))/prod(size(noise));ICORR=fftshift(real(ifftn(IP)));ICORR1=ICORR(:,ceil(size(I,1)/2));NSR=NPOW/IPOW;subplot(221);imshow(BlurredNoisy,[]);title('模糊和噪声图像');subplot(222);imshow(d
3、econvwnr(BlurredNoisy,PSF,NSR),[]);title('deconbwnr(A,PSF,NSR)');subplot(223);imshow(deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NCORR,ICORR),[]);title('deconbwnr(A,PSF,NCORR,ICORR)');subplot(224);imshow(deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NPOW,ICORR1),[]);title('deconbwnr(A,PSF,N
4、POW,ICORR_1_D)');２．规则化滤波复原程序I=checkerboard(8);PSF=fspecial('gaussian',7,10);%生成高斯低通滤波器V=.01;BlurredNoisy=imnoise(imfilter(I,PSF),'gaussian',0,V);%对模糊图像加高斯白噪声，噪声强度为0.01NOISEPOWER=V*prod(size(I));%计算噪声强度[JLAGRA]=deconvreg(BlurredNoisy,PSF,NOISEPOWER);%使用平滑约
5、束最小而成滤波算法对图像去卷积subplot(221);imshow(BlurredNoisy);%显示blurrednoisy图像title('A=BlurredandNoisy');subplot(222);imshow(J);%显示去模糊的复原图像title('[JLAGRA]=deconvreg(A,PSF,NP)');subplot(223);imshow(deconvreg(BlurredNoisy,PSF,[],LAGRA/10));%显示使用小范围搜索的拉普拉斯算子对图像进行复原title
6、('deconvreg(A,PSF,[],0.1*LAGRA)');subplot(224);imshow(deconvreg(BlurredNoisy,PSF,[],LAGRA*10));%显示使用大范围搜索的拉普拉斯算子对图像进行复原title('deconvreg(A,PSF,[],10*LAGRA');3．Lucy-Richardson复原程序举例(我们组丁旭已做好这个了)%Lucy-Richardson复原程序I=checkerboard(8);PSF=fspecial('gaussian',7
7、,10);V=.0001;BlurredNoisy=imnoise(imfilter(I,PSF),'gaussian',0,V);WT=zeros(size(I));WT(5:end-4,5:end-4)=1;J1=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF);J2=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,20,sqrt(V));J3=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,20,sqrt(V),[],WT);subplot(221);imshow(Blurr
8、edNoisy);title('A=BlurredandNoisy');subplot(222);imshow(J1);title('deconvlucy(A,PSF)');subplot(223);imshow(J2);title('deconvlucy(A,PSF,NI,DP)');subplot(224);imshow(J3);title('deconvlucy(A,PSF,NI,DP,[],WT)');4．盲去卷积复原
