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语法
说明
示例
使用 Wiener 滤波对图像进行去模糊处理 deconvwnr函数的功能是使用 Wiener 滤波对图像进行去模糊处理。
语法
J deconvwnr(I,psf,nsr)
J deconvwnr(I,psf,ncorr,icorr)
J deconvwnr(I,psf)
说明
J deconvwnr(I,psf,nsr) 使用 Wiener 滤波算法对…目录
语法
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示例
使用 Wiener 滤波对图像进行去模糊处理 deconvwnr函数的功能是使用 Wiener 滤波对图像进行去模糊处理。
语法
J deconvwnr(I,psf,nsr)
J deconvwnr(I,psf,ncorr,icorr)
J deconvwnr(I,psf)
说明
J deconvwnr(I,psf,nsr) 使用 Wiener 滤波算法对图像 I 进行反卷积从而返回去模糊后的图像 J。psf 是对 I 进行卷积的点扩散函数 (PSF)。nsr 是加性噪声的噪信功率比。在估计图像与真实图像之间的最小均方误差意义上该算法是最优的。
J deconvwnr(I,psf,ncorr,icorr) 对图像 I 进行反卷积其中 ncorr 是噪声的自相关函数icorr 是原始图像的自相关函数。
J deconvwnr(I,psf) 使用 Wiener 滤波算法对图像 I 进行反卷积无估计噪声。在不含噪情况下Wiener 滤波等效于理想的逆滤波。
示例
使用 Wiener 滤波对图像进行去模糊处理 将图像读入工作区并显示它。
I im2double(imread(cameraman.tif));
imshow(I);
title(Original Image (courtesy of MIT));
如图所示 仿真运动模糊。
LEN 21;
THETA 11;
PSF fspecial(motion, LEN, THETA);
blurred imfilter(I, PSF, conv, circular);
figure, imshow(blurred)
如图所示 仿真加性噪声。
noise_mean 0;
noise_var 0.0001;
blurred_noisy imnoise(blurred, gaussian, ...noise_mean, noise_var);
figure, imshow(blurred_noisy)
title(Simulate Blur and Noise)
如图所示 尝试在假设没有噪声的情况下进行还原。
estimated_nsr 0;
wnr2 deconvwnr(blurred_noisy, PSF, estimated_nsr);
figure, imshow(wnr2)
title(Restoration of Blurred, Noisy Image Using NSR 0) 如图所示 尝试使用更好的噪信功率比估计值进行还原。
estimated_nsr noise_var / var(I(:));
wnr3 deconvwnr(blurred_noisy, PSF, estimated_nsr);
figure, imshow(wnr3)
title(Restoration of Blurred, Noisy Image Using Estimated NSR);如图所示 参数说明 I — 模糊图像 模糊图像指定为任意维度的数值数组。 psf — 点扩散函数 点扩散函数指定为数值数组。 nsr — 噪信比 噪信比指定为非负标量或与图像 I 大小相同的数值数组。如果 nsr 是数组则它表示频谱域。为 nsr 指定 0 等效于创建一个理想的逆滤波器。 ncorr — 噪声的自相关函数 噪声的自相关函数指定为任意大小或维度不超过原始图像的数值数组。 如果 ncorr 的维度与图像 I 的维度匹配则值对应于每个维度内的自相关。 如果 ncorr 是向量psf 也是向量则 ncorr 中的值表示第一个维度的自相关函数。 如果 ncorr 是向量psf 是数组则一维自相关函数通过对称性外插至 psf 的所有非单一维度。 如果 ncorr 是标量则值表示噪声的功率。 icorr — 图像的自相关函数 图像的自相关函数指定为任意大小或维度不超过原始图像的数值数组。 如果 icorr 的维度与图像 I 的维度匹配则值对应于每个维度内的自相关。 如果 icorr 是向量psf 也是向量则 icorr 中的值表示第一个维度的自相关函数。 如果 icorr 是向量psf 是数组则一维自相关函数通过对称性外插至 psf 的所有非单一维度。 如果 icorr 是标量则值表示图像的功率。 J — 去模糊后的图像 去模糊后的图像以数值数组形式返回。J 与 I 的数据类型相同。
提示 输出图像 J 可能出现算法中使用的离散傅里叶变换引入的振铃效应。要减少振铃效应请在调用 deconvwnr 之前使用 I edgetaper(I,psf)。
参考
[1] Gonzalez, R. C., and R. E. Woods. Digital Image Processing. Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 1992.
