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1、信息工程学院实验报告成绩：指导老师(签名)：课程名称：数字图像处理实验项目名称：实验五图像复原实验时间：2016.12.02班级：姓名：学号：一、实验目的1.了解图像退化/复原处理的模型；2.掌握图像复原的原理及实现方法；3.通过本实验掌握利用MATLAB编程实现图像的恢复。4.掌握matlab代码的调试方法，熟悉常见代码错误及改正方法。二、实验步骤及结果分析MATLAB图像处理工具箱包含四个图像复原函数，请参照教材第126页例6.8编程实现图像复原。1．用点扩散(PSF)函数创建运动模糊图像,修改参数改变模糊程度。a)无噪声
2、运动模糊图像b)有噪声运动模糊图像程序代码：I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,3,1);imshow(I,[]);%显示图像title('原始图像');PSF=fspecial('motion',25,11);%运动模糊函数，运动位移是25像素，角度是11Blurred=imfilter(I,PSF,'conv','circular');%对图像运动模糊处理subplot(1,3,2);imshow(Blurred,[]);title('无噪声运动模糊图像');%显示无噪声运动模
3、糊图像Noise=0.05*randn(size(I));%正态分布的随机噪声BlurredNoisy=imadd(Blurred,im2uint8(Noise));%对退化后的图像附加噪声subplot(1,3,3);imshow(BlurredNoisy,[]);title('有噪声运动模糊图像');%显示运动模糊且加噪声后图像执行结果：图1无噪声和有噪声的运动模糊图像实验结果分析：采用仿真的方法对清晰的图像加以运动模糊，形成模糊的图像。用这种模型来描述由于目标或摄像头运动，而导致的图像模糊。同时在加入正态分布的随机噪声图
4、像显得更加灰暗。2．用维纳滤波复原函数deconvwnr对模糊图像进行复原重建。a)对无噪声运动模糊图像用deconvwnr(I,PSF)进行复原；程序代码：I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,3,1);imshow(I,[]);%显示图像title('原始图像');PSF=fspecial('motion',25,11);%运动模糊函数，运动位移是25像素，角度是11Blurred=imfilter(I,PSF,'conv','circular');%对图像运动模糊处理subpl
5、ot(1,3,2);imshow(Blurred,[]);%显示无噪声运动模糊图像title('无噪声运动模糊图像');WI1=deconvwnr(Blurred,PSF);%不带参数的维纳滤波（逆滤波）复原subplot(1,3,3);imshow(WI1,[]);%显示逆滤波复原结果title('逆滤波复原结果');执行结果：图2对无噪声的运动模糊图像进行逆滤波复原实验结果分析：由实验结果可以看出，当图像无噪声或噪声较小，即轻度降质时，采用逆滤波恢复的方法可以获得较好的结果。b)对有噪声运动模糊图像用deconvwnr(I
6、,PSF)、deconvwnr(I,PSF,NSR)和deconvwnr(I,PSF,NCORR,ICORR)函数进行复原。程序代码：I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(2,3,1);imshow(I,[]);%显示图像title('原始图像');PSF=fspecial('motion',25,11);%运动模糊函数，运动位移是25像素，角度是11Blurred=imfilter(I,PSF,'conv','circular');%对图像运动模糊处理Noise=0.05*randn(
7、size(I));%正态分布的随机噪声BlurredNoisy=imadd(Blurred,im2uint8(Noise));%对退化后的图像附加噪声subplot(2,3,2);imshow(BlurredNoisy,[]);%显示运动模糊且加噪声后图像title('运动模糊且加噪声后图像');WI1=deconvwnr(BlurredNoisy,PSF);%不带参数的维纳滤波（逆滤波）复原subplot(2,3,3);imshow(WI1,[]);%显示逆滤波复原结果title('逆滤波复原结果');NSR=sum(Noi
8、se(:).^2)/sum(im2double(I(:)).^2);%计算噪信比WI2=deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NSR);%带噪信比参数的维纳滤波复原subplot(2,3,4);imshow(WI2,[]);%显示带噪信比参数维纳滤波复原结果t
