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1、图像复原小组成员：丁旭、陈伟松、臧云帆、陈久霖、汤超、黄生旺、许有才主要内容：1、维纳滤波复原。2、规则化滤波复原程序。3、Lucy-Richardson复原。4、盲去卷积复原。5、约束最小平方滤波图像复原。1、维纳滤波·维纳滤波是一种线性图像复原方法，其频域表达式：·在这个表达式中利用了这个事实：一个复数量与其它的共轭的乘积等于复数量幅度平方。·式中的各项如下所示：为退化函数为的共轭函数==，为噪声的功率谱=，为未退化图像的功率谱程序I=checkerboard(8);noise=0.1*randn(size(I));PSF=fspecial('motion
2、',21,11);Blurred=imfilter(I,PSF,'circular');BlurredNoisy=im2uint8(Blurred+noise);NP=abs(fftn(noise)).^2;NPOW=sum(NP(:))/prod(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
3、)/2));NSR=NPOW/IPOW;subplot(221);imshow(BlurredNoisy,[]);title('模糊和噪声图像');subplot(222);imshow(deconvwnr(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(d
4、econvwnr(BlurredNoisy,PSF,NPOW,ICORR1),[]);title('deconbwnr(A,PSF,NPOW,ICORR_1_D)');2、规则化滤波复原程序程序I=checkerboard(8);PSF=fspecial('gaussian',7,10);V=.01;BlurredNoisy=imnoise(imfilter(I,PSF),'gaussian',0,V);NOISEPOWER=V*prod(size(I));[JLAGRA]=deconvreg(BlurredNoisy,PSF,NOISEPOWER);subp
5、lot(221);imshow(BlurredNoisy);title('A=BlurredandNoisy');subplot(222);imshow(J);title('[JLAGRA]=deconvreg(A,PSF,NP)');subplot(223);imshow(deconvreg(BlurredNoisy,PSF,[],LAGRA/10));title('deconvreg(A,PSF,[],0.1*LAGRA)');subplot(224);imshow(deconvreg(BlurredNoisy,PSF,[],LAGRA*10));titl
6、e('deconvreg(A,PSF,[],10*LAGRA');3、使用Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原在过去20年里，非线性迭代技术已经被越来越多的被人们接受，作为复原的工具，它常常获得比线性方法更好的结果。随着计算机计算能力的增加，非线性方法更好的用在图像处理上。L-R算法是从最大似然公式中引出来的，图像是用泊松统计加以模型化的。非线性方法有一个共同的问题，就是怎么样停止T-R算法，在本讲中我们将利用相应的编程方法来终止算法，得到满意的结果。程序I=checkerboard(8);PSF=fspecial('gaussian',7,10
7、);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(BlurredNoisy);title('A=BlurredandNoi
8、sy');subplot(222);i
