维纳滤波实现图像恢复.doc

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1、第六次MATLAB大作业一．实验题目用式5.6.3对图像进行模糊处理,用逆滤波和维纳滤波恢复图像二．程序清单clear;I=imread('rice.tif');figure;subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图像');[m,n]=size(I);F=fftshift(fft2(I));k=0.0025;foru=1:mforv=1:nH(u,v)=exp((-k)*(((u-m/2)^2+(v-n/2)^2)^(5/6)));endendG=F.*H;I0=real(ifft2(fftshift(G)));I1=imnoise(uint8(I0),'ga

2、ussian',0,0.001)subplot(2,2,2);imshow(uint8(I1));title('模糊退化且添加高斯噪声的图像');F0=fftshift(fft2(I1));F1=F0./H;I2=ifft2(fftshift(F1));subplot(2,2,3);imshow(uint8(I2));title('全逆滤波复原图');K=0.1;foru=1:mforv=1:nH(u,v)=exp(-k*(((u-m/2)^2+(v-n/2)^2)^(5/6)));H0(u,v)=(abs(H(u,v)))^2;H1(u,v)=H0(u,v)/(H(u,v)*(H0(u

3、,v)+K));endendF2=H1.*F0;I3=ifft2(fftshift(F2));subplot(2,2,4);imshow(uint8(I3));title('维纳滤波复原图');三．运行结果四．结果分析如运行结果所示，其中退化函数中常数k=0.0025（剧烈湍流）时，全逆滤波的结果不可用了，而维纳滤波的结果比较接近源图像；而且经过模糊退化加高斯噪声后，维纳滤波能消除一些噪声影响，复原图的效果也比较好。改变常数k=0.00025(轻微湍流)时，全逆滤波结果有所改善。但总体来看维纳滤波的效果更好些。五．作业时遇到的问题最初写的程序中图像(未添加噪声)经傅立叶变换后没有经过中心

4、化，直接运用所给退化函数经过滤波。运行结果是逆滤波复原图基本和原图一样，而维纳滤波结果和经模糊退化的图像一样，即逆滤波的结果更好，与预期效果完全相反，目前还没想明白原因。