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1、几种图像复原方法的对比一、Richardson-Lucy算法R-L算法是目前世界上应用最广泛的函数恢复技术之一，它是一种迭代方法。MATLAB提供的deconvlucy（）函数还能够用于实现复杂图像重建的多种算法中，这些算法都基于Lucy-Richardson最大化可能性算法。R-L算法是一种迭代非线性复原算法，它是从最大似然公式推导出来的，图像用泊松分布加以模型化的。当下面这个迭代收敛时模型的最大似然函数就可以得到一个令人满意的方程：其中，*代表卷积，代表相关，代表未退化图像的估计，g和h和以前定义一样。在IPT中，L-R算法由名为deconvlucy的函数完成的。deconvlucy(
2、)函数的调用格式：J=deconvlucy(I，PSF，NUMIT，DAMPAR，WEIGHT)。其中，I表示输入图像，PSF表示点扩散函数。其他参数都是可选参数：NUMIT表示算法的迭代次数，默认为10次；DAMPAR是一个标量，它指定了结果图像与原图像I之间的偏离阈值表，默认值为0(无衰减）；WEIGHT是一个与I同样大小的数组，它为每一个像素分配一个权重来反映其重量，表示像素加权值，默认值为原始图像的数值。图像复原源代码：%%DeblurringGrayImagesUsingtheLucy-RichardsonAlgorithmclcclearcloseallI=imread('E:
3、lena512color.tif');%彩色图像的像素为512*512I1=rgb2gray(I);%灰度图像的像素为512*512%figure,imshow(I),title('Originalcolorimage');%figure,imshow(I1),title('Originalgrayimage');I2=I1(1:2:end,1:2:end);%图像的像素设置为256*256figure,imshow(I2),title('GrayImage256*256');PSF=fspecial('gaussian',5,5);%点扩散函数Blurred=imfilter(I2,P
4、SF,'symmetric','conv');figure;imshow(Blurred);title('GaussianBlurred');V=0.0001;BlurredNoisy=imnoise(Blurred,'gaussian',0,V);figure;imshow(BlurredNoisy);title('Blurred&Noisy');K=size(I2);WT=zeros(K);WT(5:end-4,5:end-4)=1;J1=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF);%H1=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,5);%迭代5次%H1_c
5、ell=deconvlucy({BlurredNoisy},PSF,5);%H2_cell=deconvlucy(H1_cell,PSF);%H2=im2uint8(H2_cell{2});J2=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,5,im2uint8(3*sqrt(V)));%迭代5次J3=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,15,im2uint8(3*sqrt(V)));%迭代15次J4=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,25,im2uint8(3*sqrt(V)));%迭代25次J5=deconvlucy(BlurredN
6、oisy,PSF,40,im2uint8(3*sqrt(V)));%迭代40次J6=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,20,im2uint8(3*sqrt(V)),WT);%迭代20次,加WTJ7=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,40,im2uint8(3*sqrt(V)),WT);%迭代40次,加WT%figure,imshow(J1);title('J1:deconvlucy(A,PSF)');%figure,imshow(H1);title('H1:RestoredImageNUMIT=5');%figure,imshow(H2),tit
7、le('H2:RestoredImageNUMIT=15');figure,imshow(J2);title('J2:deconvlucy(A,PSF,NUMIT=5,DAMPAR)');figure,imshow(J3);title('J3:deconvlucy(A,PSF,NUMIT=15,DAMPAR)');figure,imshow(J4);title('J4:deconvlucy(A,PSF,NUMIT=25,
