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1、2010–2011第2学期数字图像处理课程实验报告实验三图像复原学生姓名：学号：专业：信息与计算科学班级：51.使用不同模糊化方法对图像Lena进行模糊处理，对原图像及模糊化图像进行比较（注明模糊化的类型），并保存模糊图像。(此题中所用的图像和保存的图像在Images文件夹中)I=imread('lena.tif');%读入图像subplot(221);imshow(I);title('原始图像');H=fspecial('motion',30,45);%运动模糊PSFMotionBlur=imfilter(I,H);%卷积imwrite(Motion
2、Blur,'运动模糊.tif');%保存运动模糊图像subplot(222);imshow(MotionBlur);title('运动模糊图像');H=fspecial('disk',10);%圆盘状模糊PSFbulrred=imfilter(I,H);imwrite(bulrred,'圆盘状模糊.tif');%保存圆盘状模糊图像subplot(223);imshow(bulrred);title('圆盘状模糊图像');H=fspecial('unsharp');%钝化模糊PSFSharpened=imfilter(I,H);imwrite(Sharp
3、ened,'钝化模糊.tif');%保存钝化模糊图像subplot(224);imshow(Sharpened);title('钝化模糊图像');51.对图像Lena添加不同类型的噪声，对原图像及噪声图像进行比较（注明加入噪声的类型，及噪声参数），并保存噪声图像。(此题中所用的图像和保存的图像在Images文件夹中)I=imread('lena.tif');%读入图像nI=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%添加椒盐噪声imwrite(nI,'椒盐噪声.tif');%保存添加椒盐噪声的图像subplot(221),imshow
4、(nI)xlabel('(a)添加椒盐噪声的图像');nI=imnoise(I,'gaussian',0.02);%添加高斯噪声imwrite(nI,'高斯噪声.tif');%保存添加高斯噪声的图像subplot(222),imshow(nI)xlabel('(b)添加高斯噪声的图像');nI=imnoise(I,'poisson');%添加泊松噪声imwrite(nI,'泊松噪声.tif');%保存添加泊松噪声的图像subplot(223),imshow(nI)xlabel('(c)添加泊松噪声的图像');nI=imnoise(I,'speckle'
5、);%添加斑点噪声imwrite(nI,'斑点噪声.tif');%保存添加斑点噪声的图像subplot(224),imshow(nI)xlabel('(c)添加斑点噪声的图像');2.5对一幅模糊图像使用维纳滤波与约束最小二乘滤波复原，写出复原的MATLAB程序（对程序做适当注释说明），输出原图像、模糊图像与复原图像的比较。(此题中所用的图像在Images文件夹中)1)对一幅模糊图像使用维纳滤波复原I=imread('.tif');%读入图像figuresubplot(2,3,1),imshow(I);%显示原始图像title('原始图像');%设置图
6、像标题LEN=31;%设置长度THETA=11;%设置角度PSF=fspecial('motion',LEN,THETA);%生成滤波器（产生运动模糊的PSF）blurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv');%图像卷积计算wnr1=deconvwnr(blurred,PSF);%维纳滤波复原subplot(2,3,2),imshow(blurred);%显示模糊图像title('运动模糊图像');%设置图像标题subplot(2,3,3),imshow(wnr1);%显示维纳滤波图像title('维纳滤波图像');%
7、设置图像标题%产生含噪声的模糊图像，并使用巒滤波复原noise=0.1*randn(size(I));%生成噪声信号blurredNoisy=imadd(blurred,im2uint8(noise));%加入图像subplot(2,3,4);imshow(blurredNoisy);%显示处理后的图像title('退化&噪声');%设置图像标题wnr2=deconvwnr(blurredNoisy,PSF);%维纳滤波图像恢复subplot(2,3,5);imshow(wnr2);%显示处理后的图像title('模糊噪声图像的维纳滤波复原');%设置
8、图像标题%引入信噪比NSR,以NSR为噪声参数进行图像复原NSR=sum(noise(:).^
