基于MATLAB的运动模糊图像恢复技术
在Matlab中进行图像重建和图像恢复的技术
在Matlab中进行图像重建和图像恢复的技术图像重建和图像恢复是数字图像处理领域的重要研究方向。
在Matlab这一强大的工具中，提供了丰富的图像处理函数和算法，使得图像重建和恢复变得更加高效和精确。
本文将介绍在Matlab中进行图像重建和图像恢复的一些常用技术。
一、图像重建的概念和方法图像重建指的是从已损坏或丢失部分信息的图像中恢复出尽可能完整的图像。
常见的图像损坏包括噪声、模糊以及缺失等。
在图像重建中，常用的方法包括逆滤波、维纳滤波、最小二乘法等。
1. 逆滤波逆滤波是一种常见的图像重建方法，其思想是通过求解逆滤波算子来反转图像损坏过程，以实现图像的重建。
在Matlab中，可以使用fft2函数将图像转换到频域进行处理，然后使用ifft2函数将图像转回到空域。
2. 维纳滤波维纳滤波是一种优化的图像重建方法，它考虑了噪声对图像重建的影响。
在Matlab中，可以使用维纳滤波函数wiener2对图像进行恢复。
该函数可以根据图像的噪声方差和信噪比自动调整滤波参数，使得图像的重建效果更好。
3. 最小二乘法最小二乘法也是一种常用的图像重建方法，它通过优化目标函数来求解最优重建结果。
在Matlab中，可以使用lsqnonneg函数进行最小二乘法拟合。
该函数能够在给定约束条件下求解非负解，并适用于一些不完全观测的图像重建问题。
二、图像恢复的概念和方法图像恢复是指在已损坏或丢失部分信息的图像中重建出尽可能高质量的图像。
与图像重建不同，图像恢复更加关注图像质量的提升。
常见的图像损坏包括噪声、模糊以及失真等。
在Matlab中，提供了很多图像恢复的函数和算法，如图像增强、去噪以及去模糊等。
1. 图像增强图像增强是一种常用的图像恢复方法，其目的是使图像在视觉上更加清晰、丰富和易于分析。
在Matlab中，可以使用imadjust函数对图像进行亮度和对比度调整，以达到图像增强的效果。
此外，还可以使用imsharpen函数对图像进行锐化处理，以提高图像的清晰度。
Matlab中的图像去模糊与运动估计技术详解
Matlab中的图像去模糊与运动估计技术详解导言在数字图像处理中，图像模糊是一个常见的问题。
图像模糊可以由多种原因引起，如图像采集设备或相机的不稳定性、图像运动或振动等。
在Matlab中，有许多强大的图像处理工具和函数可以帮助我们解决这些模糊问题。
本文将详细介绍Matlab中的图像去模糊和运动估计技术。
一、图像去模糊技术1.1 点扩散函数（PSF）估计在进行图像去模糊之前，我们首先需要估计点扩散函数（Point Spread Function，PSF）。
PSF描述了从一个点源发出的光在传播过程中如何扩散。
Matlab中有多种方法可以估计PSF。
其中一种常用的方法是利用模糊图像和原始清晰图像之间的关系来估计PSF。
Matlab提供了一些函数，如“deconvblind”和“deconvreg”，可用于此目的。
1.2 盲去卷积在图像模糊恢复中，如果我们没有关于图像模糊的先验知识，就需要使用盲去卷积技术。
盲去卷积是指在不知道点扩散函数的情况下，通过观察被模糊的图像和已知的待恢复的图像之间的差异来进行图像去模糊操作。
Matlab中的“deconvblind”函数可以用于盲去卷积。
1.3 维纳滤波维纳滤波是一种常用的图像去模糊技术，它在图像恢复过程中考虑了模糊和噪声。
维纳滤波通过最小化图像的均方误差来进行优化。
Matlab中的“wiener2”函数可以用于维纳滤波。
1.4 正则约束图像修复正则约束图像修复是一种通过将图像恢复问题转化为最小化一个带有正则项的目标函数来进行图像去模糊操作的技术。
常用的正则项包括全变差（Total Variation）和L1范数。
Matlab中的“deconvreg”函数可以用于正则约束图像修复。
二、运动估计技术2.1 全局运动估计全局运动估计通常用于估计整个图像或图像序列中的全局运动。
这种方法通过找到在两个或多个图像之间最佳匹配的位置来估计运动。
Matlab中的“imregtform”函数可以用于全局运动估计。
Matlab中的模糊图像恢复与图像重建技术详解
Matlab中的模糊图像恢复与图像重建技术详解引言：随着数码相机、移动设备以及各种图像处理软件的普及，人们对图像质量要求越来越高。
然而，在图像获取和传输过程中，由于种种原因，图像可能会变得模糊，失真或损坏。
为了解决这些问题，图像恢复和重建技术应运而生。
本文将详细介绍基于Matlab的模糊图像恢复与图像重建技术。
一、图像模糊恢复技术1. 模糊图像的概念和原因模糊图像是指由于摄像机移动、图像采集设备问题、环境光线等因素而导致图像失真的现象。
图像模糊会降低图像的细节和清晰度，使得图像难以辨认和识别。
常见的模糊原因有运动模糊、焦距模糊、镜头畸变等。
2. 模糊图像恢复方法为了恢复模糊图像的清晰度和细节，研究人员提出了各种方法。
其中，基于傅里叶变换的频域滤波是最常用的方法之一。
该方法通过将模糊图像转换到频域，应用适当的频域滤波器来消除模糊效果。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱来实现这些滤波方法，比如利用低通滤波器恢复运动模糊图像。
另外，基于对图像恢复的数学建模和优化算法也是常用的方法。
例如，最小二乘法、最小化总变差等。
3. Matlab中的模糊图像恢复函数Matlab提供了多种函数用于模糊图像恢复。
其中，`deconvwnr`函数可以用于模糊图像的逆滤波处理。
该函数通过对图像进行频域滤波，去除模糊效果。
另外，`deconvblind`函数可以用于盲去卷积处理，即对图像进行反卷积操作以恢复图像细节。
二、图像重建技术1. 图像重建的意义和应用图像重建指的是利用已有的图像信息来还原、修复或生成新的图像。
与图像恢复类似，图像重建技术对于改善图像质量、还原损坏图像、生成虚拟图像等方面有着重要的应用。
图像重建技术在医学影像、图像压缩和增强、虚拟现实等领域都有广泛的应用。
2. 图像重建算法在Matlab中，图像重建可以通过多种算法实现。
其中一种常用的算法是基于插值的图像重建方法。
该方法通过对已有图像的像素进行插值来生成新的图像。
matlab模糊图像恢复数字图像处理
实验六 模糊图像恢复一、实验目的本实验是一个综合性实验，要求学生巩固学习多个知识点和内容，主要有： 1、理解掌握运动图像的退化模型； 2、掌握维纳滤波法的原理和实现方法；3、在不同的噪声和点扩散函数参数下进行恢复，并比较结果；4、通过分析和实验得出相应的结论。
二、实验准备1、运动模糊退化模型：运动模糊是图像退化的一种，可以用数学表达式刻画出来。
对线性移（空）不变系统，退化模型可表示为：g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)。
对匀速直线运动而言，退化图像为：()()()[]⎰--=Tdt t y y t x x f y x g 000,,其中x 0(t)和y 0(t)分别表示x 和y 方向的运动分量。
并假设退化系统是线性移不变的，光学成像过程是完善的，快门开关是瞬间完成的。
对上式进行傅立叶变换，则得频域表达式为()()()[]()()[]()[]()()()[]{}),(),(2exp ,2exp ,2exp ,,000000v u H v u F dt t vy t ux j v u F dtdxdy vy ux j t y y t x x f dxdy vy ux j y x g v u G T T=+-=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+---=+-=⎰⎰⎰⎰⎰⎰+∞∞-+∞∞-+∞∞-+∞∞-πππ 其中()()()[]{}dt t vy t ux j v u H T⎰+-=0002exp ,π假设景物只在x 方向匀速运动，在T 时间内共移动距离是a ，即x 0(t)=at/T ，y 0(t)=0,则()()[]ua j ua ua T dt T at uj v u H Tππππ-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎰exp sin 2exp ,0 在Matlab 中可用滤波器卷积的方法仿真出运动模糊图像。
h=fspecial(‘motion ’,len,theta),表示在theta 方向移动len 长度，产生运动模糊的点扩散函数h 。
Matlab中的模糊图像处理和图像模糊恢复技术
Matlab中的模糊图像处理和图像模糊恢复技术随着数字图像的广泛应用和发展，图像模糊成为一个重要的问题。
由于摄像器材或传输媒介等方面的限制，图像的清晰度可能受到一定程度的影响，导致图像模糊。
在实际应用中，图像的模糊问题会给图像解析、目标跟踪、计算机视觉等许多领域带来困扰。
为了改善模糊图像的质量，并解决图像模糊问题，Matlab提供了一系列的模糊图像处理和图像模糊恢复技术。
一、图像模糊的产生原因图像模糊一般是由光学系统的缺陷、运动物体、相机抖动等因素引起的。
光学系统的缺陷包括镜头的失真、散射、衍射等；运动物体指的是图像中的物体在拍摄过程中出现运动造成模糊；相机抖动是由于相机本身的不稳定性或者手持摄影造成的。
二、模糊图像处理的方法1.滤波方法滤波方法是最基本也是最常用的图像模糊处理方法。
在Matlab中，可以使用各种滤波器对图像进行处理，例如平滑滤波、高斯滤波、中值滤波等。
这些滤波器可以消除图像中的高频噪声，同时也会导致图像的模糊。
2.图像退化模型图像退化模型是描述图像模糊过程的数学模型。
常见的图像退化模型有运动模糊模型、模糊核模型等。
通过了解图像退化模型的特性，可以更准确地恢复图像的清晰度。
在Matlab中，可以根据图像退化模型进行图像恢复的研究和实现。
3.频域方法频域方法是一种基于图像频谱的模糊图像处理方法。
通过对图像进行傅里叶变换，可以将图像从空间域转换到频率域，然后在频率域进行处理，最后再进行逆傅里叶变换得到恢复后的图像。
在Matlab中，可以利用fft2函数进行傅里叶变换和逆傅里叶变换，实现频域方法对图像的处理。
三、图像模糊恢复技术1.盲去卷积算法盲去卷积算法是一种不需要知道图像退化模型的图像恢复方法。
通过对模糊图像进行去卷积处理，可以尽可能地恢复图像的清晰度。
在Matlab中，可以使用盲去卷积相关的函数和工具箱实现图像模糊恢复。
2.基于深度学习的图像超分辨率重建技术深度学习技术如今在计算机视觉领域取得了巨大的成功。
基于MATLAB图像复原论文
学号：基于MATLAB的离焦模糊图像复原学院名称：计算机与信息技术学院专业名称：通信工程年级班别：2008级1班姓名：指导教师：2012年5月基于MATLAB的离焦模糊图像复原摘要图像在获取、传输和存储过程中会受到如模糊、失真、噪声等原因的影响，这些原因会使图像的质量下降。
因此，我们需要采取一定的方法尽可能地减少或消除图像质量的下降，恢复图像的本来面目，这称为图像复原。
通过阅读图像复原技术相关资料，本文主要探讨了维纳(Wiener)滤波、约束最小二乘滤波算法、Lucy-Richardson算法和盲解卷积算法，并使用相关的工具箱函数deconvwnr函数、deconvreg函数、deconvlucy函数、deconvblind函数进行仿真。
另外本文对上述算法进行了仿真实现，并分析了四种算法的实验结果。
关键词图像复原；维纳滤波恢复；约束最小二乘滤波恢复；Lucy-Richardson恢复；盲解卷积恢复Based on the MATLAB of defocus blurred image restorationAbstract Image in the acquisition, transmission and storage process will be subject to such as blurring, distortion, noise and other reasons, these reasons will make the image quality degradation.Therefore, we needed to take a certain amount of ways to reduce or eliminate image quality to fall, to restore the image of self, this is known as image restoration. By reading the image restoration technology related data. This paper mainly discusses the Wiener filter, constrained least squares filtering algorithm, Lucy-Richardson algorithm and blind deconvolution algorithm，and the deconvwnr function，the deconvreg function ，the deconvlucy function and the deconvblind function are used for emulation.This article on the above algorithm to simulation and experimental result analysis of four kinds of algorithms.Keywords image restoration; Wiener filtering restore; Constrained least squares filtering restore; Lucy-Richardson recovery; Blind solution convolution recovery目录1 图像退化/复原处理的模型 (1)2 噪声的特征 (2)3噪声的分类 (3)4直接逆滤波 (4)5维纳滤波 (5)6 约束的最小二乘方滤波 (7)7 使用Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原 (9)8 盲去卷积 (11)总结 (12)参考文献 (13)致谢 (14)前言在实际的日常生活中，人们要接触很多图像，画面。
Matlab中的图像重建与图像恢复技术
Matlab中的图像重建与图像恢复技术深入研究和掌握图像重建与图像恢复技术对于图像处理和计算机视觉领域的研究人员来说至关重要。
在现实生活中，图像可能因传感器噪声、数据传输损失或其他因素而受损，导致图像出现模糊、噪声等问题。
为了改善这些问题，我们需要使用图像重建和恢复技术，将受损的图像还原到原始清晰的状态。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们实现图像重建和恢复的任务。
在本文中，我们将探讨几种常用的图像重建和恢复技术，并介绍如何使用Matlab来实现它们。
第一部分：图像去噪与平滑图像中的噪声往往是由电子设备、图像采集过程或传输过程中引入的。
去除这些噪声对于提高图像质量非常重要。
在Matlab中，我们可以使用均值滤波、中值滤波、高斯滤波等方法进行图像去噪和平滑。
均值滤波是一种常用的线性滤波方法，它通过计算图像周围像素的平均值来减小噪声。
中值滤波则取邻域像素的中值作为当前像素的值，可以有效地去除脉冲噪声和椒盐噪声。
高斯滤波则使用高斯核函数对图像进行平滑，可以在平滑图像的同时保留图像的细节信息。
第二部分：图像复原与去模糊当图像受到模糊因素的影响时，如相机抖动、运动模糊等，我们可以使用图像复原和去模糊技术来提高图像的清晰度。
在Matlab中，我们可以使用逆滤波、维纳滤波等方法进行图像复原和去模糊。
逆滤波是一种经典的图像复原方法，通过将图像的频谱进行逆变换，消除因模糊而引入的相位延迟和衰减。
然而，逆滤波在存在噪声的情况下容易引入放大噪声的问题。
为了解决这个问题，可以使用维纳滤波器，它通过权衡图像信号和噪声的功率谱来恢复原始图像。
第三部分：图像超分辨率重建超分辨率重建是一种在低分辨率图像的基础上提高图像分辨率的技术。
它在很多应用中都非常有用，如视频监控、医学图像分析等。
在Matlab中，我们可以使用插值方法、重建方法等技术进行图像超分辨率重建。
插值方法是一种常用的图像超分辨率技术，它通过对像素进行重新采样来增加图像的分辨率。
Matlab中的图像修复技术
Matlab中的图像修复技术图像修复技术是数字图像处理领域中的一个重要研究方向，它的目标是通过利用图像处理算法，恢复被破坏或损坏的图像，使其能够尽可能地接近原始图像。
Matlab作为一款强大的数学软件工具，在图像修复技术的应用中具有广泛的适用性和实用性。
本文将探讨Matlab中一些常用的图像修复技术及其应用。
一、图像去噪噪声是图像中常见的一种干扰因素，它会导致图像细节丢失，降低图像质量。
Matlab中提供了许多图像去噪算法，其中最常用的是基于小波变换的去噪方法。
小波变换是一种能够将信号分解成不同频率组成部分的数学工具。
通过利用小波变换，可以将图像分解成不同频率的小波系数，然后根据不同频率系数的重要性对其进行滤波，最后再通过逆变换将图像恢复。
Matlab中的Wavelet Toolbox提供了丰富的小波变换函数，使得图像去噪变得更加简便和高效。
二、图像修复当图像受到损坏或破坏时，如何恢复被损坏的部分是图像修复技术的核心问题。
Matlab中的图像修复算法主要基于局部图像的统计特性和邻域信息。
其中，基于局部统计特性的图像修复算法最为常见，它通过对图像的边缘和纹理等特征进行分析，推测出被损坏部分的内容，并进行修复。
Matlab中的Image ProcessingToolbox提供了一系列用于图像修复的函数和工具，如图像修复函数“imfill”和图像修复工具“Image Inpainting”。
三、图像增强图像增强是一种使图像在视觉上更加清晰、鲜明和可辨识的处理方法。
Matlab中的图像增强算法有很多种，如直方图均衡化、灰度拉伸和锐化等。
直方图均衡化是一种通过调整图像像素的分布，使其均匀分布在整个像素范围内的方法。
它可以增加图像的对比度和动态范围，使图像细节更加鲜明。
Matlab中的“histeq”函数可以实现直方图均衡化操作。
灰度拉伸是一种通过调整图像像素的灰度级范围，使其覆盖更大的动态范围的方法。
Matlab中的“imadjust”函数可以实现灰度拉伸。
MATLAB处理模糊图像程序
%%通过BP神经网络训练将模糊化的图像进行还原处理%%下面是主程序image=imread('image.bmp');image1=rgb2gray(image);figure,subplot(121),imshow(image);title('RGB原图'); subplot(122),imshow(image1);title('灰度图');image2=imresize(image1,[128,128]);%读入图像，并改变成90*90image2=double(image2)./256;len=5;theta=10;PSF=fspecial('motion',len,theta);%加入运动模糊Blurredmotion=imfilter(image2,PSF,'circular','conv' );w=fspecial('gaussian',[9 9],1);%加入高斯模糊blurred_image=imfilter(Blurredmotion,w);P_Matrix=zeros(32,(size(image2,1))*(size(image2,2)) /16);%输入矩阵T_Matrix=zeros(16,(size(image2,1))*(size(image2,2))/16);%目标矩阵blurred_BW = edge(blurred_image,'sobel');%提取模糊图像边缘BW = edge(image2,'sobel');%提取清晰图像边缘image_edge=double(BW).*image2;blurred_image_edge=double(blurred_BW).*blurred_imag e;%blurred_image_flat=blurred_image-blurred_image_edg e;%得到模糊图像非边缘区域,即平坦区域%target_image=zeros(size(image2,1),size(image2,2));%目标矩阵t=1;%初始化输入矩阵P_Matrix，假设神经网络是32-30-16的结构，故按如下方式初始化for i=1:4:size(image2,1)for j=1:4:size(image2,2)P_Matrix(1,t)=blurred_image(i,j);%前16位为degraded image的block，大小为4x4P_Matrix(2,t)=blurred_image(i,j+1);P_Matrix(3,t)=blurred_image(i,j+2);P_Matrix(4,t)=blurred_image(i,j+3);P_Matrix(5,t)=blurred_image(i+1,j);P_Matrix(6,t)=blurred_image(i+1,j+1);P_Matrix(7,t)=blurred_image(i+1,j+2);P_Matrix(8,t)=blurred_image(i+1,j+3);P_Matrix(9,t)=blurred_image(i+2,j);P_Matrix(10,t)=blurred_image(i+2,j+1);P_Matrix(11,t)=blurred_image(i+2,j+2);P_Matrix(12,t)=blurred_image(i+2,j+3);P_Matrix(13,t)=blurred_image(i+3,j);P_Matrix(14,t)=blurred_image(i+3,j+1);P_Matrix(15,t)=blurred_image(i+3,j+2);P_Matrix(16,t)=blurred_image(i+3,j+3);P_Matrix(17,t)=blurred_image_edge(i,j);%后16位为original image's edge 的block，大小为4x4P_Matrix(18,t)=blurred_image_edge(i,j+1);P_Matrix(19,t)=blurred_image_edge(i,j+2);P_Matrix(20,t)=blurred_image_edge(i,j+3);P_Matrix(21,t)=blurred_image_edge(i+1,j);P_Matrix(22,t)=blurred_image_edge(i+1,j+1);P_Matrix(23,t)=blurred_image_edge(i+1,j+2);P_Matrix(24,t)=blurred_image_edge(i+1,j+3);P_Matrix(25,t)=blurred_image_edge(i+2,j);P_Matrix(26,t)=blurred_image_edge(i+2,j+1);P_Matrix(27,t)=blurred_image_edge(i+2,j+2);P_Matrix(28,t)=blurred_image_edge(i+2,j+3);P_Matrix(29,t)=blurred_image_edge(i+3,j);P_Matrix(30,t)=blurred_image_edge(i+3,j+1);P_Matrix(31,t)=blurred_image_edge(i+3,j+2);P_Matrix(32,t)=blurred_image_edge(i+3,j+3);t=t+1;endendt=1;%初始化目标矩阵for i=1:4:size(image2,1)for j=1:4:size(image2,2)T_Matrix(1,t)=image2(i,j);T_Matrix(2,t)=image2(i,j+1);T_Matrix(3,t)=image2(i,j+2);T_Matrix(4,t)=image2(i,j+3);T_Matrix(5,t)=image2(i+1,j);T_Matrix(6,t)=image2(i+1,j+1);T_Matrix(7,t)=image2(i+1,j+2);T_Matrix(8,t)=image2(i+1,j+3);T_Matrix(9,t)=image2(i+2,j);T_Matrix(10,t)=image2(i+2,j+1);T_Matrix(11,t)=image2(i+2,j+2);T_Matrix(12,t)=image2(i+2,j+3);T_Matrix(13,t)=image2(i+3,j);T_Matrix(14,t)=image2(i+3,j+1);T_Matrix(15,t)=image2(i+3,j+2);T_Matrix(16,t)=image2(i+3,j+3);t=t+1;endendnet=newff(P_Matrix,T_Matrix,30);%得到神经网络，假设使用的是BP神经网络net=train(net,P_Matrix,T_Matrix);Y=sim(net,P_Matrix);%Y得到复原矩阵restored_image=zeros(size(image2,1),size(image2,2)) ;%复原图像t=1;%通过复原矩阵得到复原图像for i=1:4:size(image2,1)for j=1:4:size(image2,2)restored_image(i,j)=Y(1,t);restored_image(i,j+1)=Y(2,t);restored_image(i,j+2)=Y(3,t);restored_image(i,j+3)=Y(4,t);restored_image(i+1,j)=Y(5,t);restored_image(i+1,j+1)=Y(6,t);restored_image(i+1,j+2)=Y(7,t);restored_image(i+1,j+3)=Y(8,t);restored_image(i+2,j)=Y(9,t);restored_image(i+2,j+1)=Y(10,t);restored_image(i+2,j+2)=Y(11,t);restored_image(i+2,j+3)=Y(12,t);restored_image(i+3,j)=Y(13,t);restored_image(i+3,j+1)=Y(14,t);restored_image(i+3,j+2)=Y(15,t);restored_image(i+3,j+3)=Y(16,t);t=t+1;endendPSNR_edge_BP=Cal_PSNR(image2*255,restored_image*255 );SSIM_edge_BP=ssim_index(image2*255,restored_image*2 55);PSNR_edge_BP_blurred=Cal_PSNR(image2*255,blurred_im age*255);SSIM_edge_BP_blurred=ssim_index(image2*255,blurred_ image*255);figure,%显示结果subplot(221),imshow(image2);title('原图像');subplot(222),imshow(blurred_image);title('运动模糊后的图像');subplot(223),imshow(restored_image);title('BP神经网络复原图像');imwrite(image2,'image.bmp');imwrite(blurred_image,'blurred_image.bmp');imwrite(restored_image,'restored_image.bmp');image=imread('image.bmp');image1=rgb2gray(image);figure,subplot(121),imshow(image);title('RGB原图'); subplot(122),imshow(image1);title('灰度图');image2=imresize(image1,[128,128]);%读入图像，并改变成90*90image2=double(image2)./256;len=5;theta=10;PSF=fspecial('motion',len,theta);%加入运动模糊Blurredmotion=imfilter(image2,PSF,'circular','conv' );w=fspecial('gaussian',[9 9],1);%加入高斯模糊blurred_image=imfilter(Blurredmotion,w);P_Matrix=zeros(32,(size(image2,1))*(size(image2,2)) /16);%输入矩阵T_Matrix=zeros(16,(size(image2,1))*(size(image2,2)) /16);%目标矩阵blurred_BW = edge(blurred_image,'sobel');%提取模糊图像边缘BW = edge(image2,'sobel');%提取清晰图像边缘image_edge=double(BW).*image2;blurred_image_edge=double(blurred_BW).*blurred_imag e;%blurred_image_flat=blurred_image-blurred_image_edg e;%得到模糊图像非边缘区域,即平坦区域%target_image=zeros(size(image2,1),size(image2,2));%目标矩阵t=1;%初始化输入矩阵P_Matrix，假设神经网络是32-30-16的结构，故按如下方式初始化for i=1:4:size(image2,1)for j=1:4:size(image2,2)P_Matrix(1,t)=blurred_image(i,j);%前16位为degraded image的block，大小为4x4P_Matrix(2,t)=blurred_image(i,j+1);P_Matrix(3,t)=blurred_image(i,j+2);P_Matrix(4,t)=blurred_image(i,j+3);P_Matrix(5,t)=blurred_image(i+1,j);P_Matrix(6,t)=blurred_image(i+1,j+1);P_Matrix(7,t)=blurred_image(i+1,j+2);P_Matrix(8,t)=blurred_image(i+1,j+3);P_Matrix(9,t)=blurred_image(i+2,j);P_Matrix(10,t)=blurred_image(i+2,j+1);P_Matrix(11,t)=blurred_image(i+2,j+2);P_Matrix(12,t)=blurred_image(i+2,j+3);P_Matrix(13,t)=blurred_image(i+3,j);P_Matrix(14,t)=blurred_image(i+3,j+1);P_Matrix(15,t)=blurred_image(i+3,j+2);P_Matrix(16,t)=blurred_image(i+3,j+3);P_Matrix(17,t)=blurred_image_edge(i,j);%后16位为original image's edge 的block，大小为4x4P_Matrix(18,t)=blurred_image_edge(i,j+1);P_Matrix(19,t)=blurred_image_edge(i,j+2);P_Matrix(20,t)=blurred_image_edge(i,j+3);P_Matrix(21,t)=blurred_image_edge(i+1,j);P_Matrix(22,t)=blurred_image_edge(i+1,j+1);P_Matrix(23,t)=blurred_image_edge(i+1,j+2);P_Matrix(24,t)=blurred_image_edge(i+1,j+3);P_Matrix(25,t)=blurred_image_edge(i+2,j);P_Matrix(26,t)=blurred_image_edge(i+2,j+1);P_Matrix(27,t)=blurred_image_edge(i+2,j+2);P_Matrix(28,t)=blurred_image_edge(i+2,j+3);P_Matrix(29,t)=blurred_image_edge(i+3,j);P_Matrix(30,t)=blurred_image_edge(i+3,j+1);P_Matrix(31,t)=blurred_image_edge(i+3,j+2);P_Matrix(32,t)=blurred_image_edge(i+3,j+3);t=t+1;endendt=1;%初始化目标矩阵for i=1:4:size(image2,1)for j=1:4:size(image2,2)T_Matrix(1,t)=image2(i,j);T_Matrix(2,t)=image2(i,j+1);T_Matrix(3,t)=image2(i,j+2);T_Matrix(4,t)=image2(i,j+3);T_Matrix(5,t)=image2(i+1,j);T_Matrix(6,t)=image2(i+1,j+1);T_Matrix(7,t)=image2(i+1,j+2);T_Matrix(8,t)=image2(i+1,j+3);T_Matrix(9,t)=image2(i+2,j);T_Matrix(10,t)=image2(i+2,j+1);T_Matrix(11,t)=image2(i+2,j+2);T_Matrix(12,t)=image2(i+2,j+3);T_Matrix(13,t)=image2(i+3,j);T_Matrix(14,t)=image2(i+3,j+1);T_Matrix(15,t)=image2(i+3,j+2);T_Matrix(16,t)=image2(i+3,j+3);t=t+1;endendnet=newff(P_Matrix,T_Matrix,30);%得到神经网络，假设使用的是BP神经网络net=train(net,P_Matrix,T_Matrix);Y=sim(net,P_Matrix);%Y得到复原矩阵restored_image=zeros(size(image2,1),size(image2,2)) ;%复原图像t=1;%通过复原矩阵得到复原图像for i=1:4:size(image2,1)for j=1:4:size(image2,2)restored_image(i,j)=Y(1,t);restored_image(i,j+1)=Y(2,t);restored_image(i,j+2)=Y(3,t);restored_image(i,j+3)=Y(4,t);restored_image(i+1,j)=Y(5,t);restored_image(i+1,j+1)=Y(6,t);restored_image(i+1,j+2)=Y(7,t);restored_image(i+1,j+3)=Y(8,t);restored_image(i+2,j)=Y(9,t);restored_image(i+2,j+1)=Y(10,t);restored_image(i+2,j+2)=Y(11,t);restored_image(i+2,j+3)=Y(12,t);restored_image(i+3,j)=Y(13,t);restored_image(i+3,j+1)=Y(14,t);restored_image(i+3,j+2)=Y(15,t);restored_image(i+3,j+3)=Y(16,t);t=t+1;endendPSNR_edge_BP=Cal_PSNR(image2*255,restored_image*255 );SSIM_edge_BP=ssim_index(image2*255,restored_image*2 55);PSNR_edge_BP_blurred=Cal_PSNR(image2*255,blurred_im age*255);SSIM_edge_BP_blurred=ssim_index(image2*255,blurred_ image*255);figure,%显示结果subplot(221),imshow(image2);title('原图像');subplot(222),imshow(blurred_image);title('运动模糊后的图像');subplot(223),imshow(restored_image);title('BP神经网络复原图像');imwrite(image2,'image.bmp');imwrite(blurred_image,'blurred_image.bmp');imwrite(restored_image,'restored_image.bmp');function[mssim, ssim_map] = ssim_index(img1, img2, K, window, L)% % 结构相似度(SSIM)用于图像复原（去噪，去模糊，盲复原，修复）后的客观评价！% % 该评价标准比较适合于纹理结构多的图像质量评价if (nargin < 2 | nargin > 5) %判断输入变量的个数mssim = -Inf; %设定为负的无穷大ssim_map = -Inf;return;endif (size(img1) ~= size(img2)) %两个图像的大小不相等mssim = -Inf;ssim_map = -Inf;return;end[M N] = size(img1);if (nargin == 2)if ((M < 11) | (N < 11))mssim = -Inf;ssim_map = -Inf;returnendwindow = fspecial('gaussian',11,1.5); %统计的本地窗口默认是高斯窗口，模板尺寸为11，滤波器标准值为1.5像素K(1) = 0.01; %默认的设置K(2) = 0.03;L = 255; %图像的动态范围endif (nargin == 3)if ((M < 11) | (N < 11))mssim = -Inf;ssim_map = -Inf;returnendwindow = fspecial('gaussian',11,1.5);L = 255;if(length(K) == 2) %SSIM指标公式常数的长度为2if (K(1) < 0 | K(2) < 0)mssim = -Inf;ssim_map = -Inf;return;endelsemssim = -Inf;ssim_map = -Inf;return;endendif (nargin == 4)[H W] = size(window);if ((H*W) < 4 | (H > M) | (W > N)) mssim = -Inf;ssim_map = -Inf;returnendL = 255;if (length(K) == 2)if (K(1) < 0 | K(2) < 0)mssim = -Inf;ssim_map = -Inf;return;endelsemssim = -Inf;ssim_map = -Inf;return;endendif (nargin == 5)[H W] = size(window);if ((H*W) < 4 | (H > M) | (W > N)) mssim = -Inf;ssim_map = -Inf;returnendif (length(K) == 2)if (K(1) < 0 | K(2) < 0)mssim = -Inf;ssim_map = -Inf;return;endelsemssim = -Inf;ssim_map = -Inf;return;endendC1 = (K(1)*L)^2;C2 = (K(2)*L)^2;window = window/sum(sum(window));img1 = double(img1); %将图像矩阵uint8型数据转换成double型img2 = double(img2);% % 计算图片的平均值和方差--------------------------------------------------mu1= filter2(window, img1, 'valid'); %使用矩阵h中的二维FIR（有限长单位冲%激响应）过滤器过滤变量X中的数据，使用二维相关性计算结果Y，并且返回与X的维数相%同的相关项的中心部分。
Matlab中的图像超分辨率和图像恢复技术
Matlab中的图像超分辨率和图像恢复技术图像超分辨率和图像恢复技术是数字图像处理领域的两个重要研究方向。
在实际应用中，图像有时会因为拍摄设备的局限性或者其他问题而受到分辨率的限制，导致图像细节不够清晰甚至模糊。
这时候，图像超分辨率和图像恢复技术就能发挥作用，通过一系列算法和方法，提高图像的分辨率和清晰度。
一、图像超分辨率技术图像超分辨率指的是提高图像的分辨率，使得图像的细节更加清晰。
Matlab是一个功能强大且拥有丰富工具箱的软件，提供了多种图像超分辨率技术的实现方法。
1.1 基于插值的图像超分辨率方法插值是一种简单而常用的图像超分辨率方法。
在Matlab中，可以使用像素插值方法，如最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。
这些插值方法基于已知像素点的值，通过计算和拟合，预测缺失像素点的值，并用插值结果替代原来的像素点。
1.2 基于滤波的图像超分辨率方法滤波是另一种常用的图像超分辨率方法。
Matlab提供了多种滤波器设计和应用的函数，比如傅里叶变换和小波变换等。
通过这些函数，可以对图像进行频域和空域的滤波操作，以提高图像的分辨率和清晰度。
1.3 基于深度学习的图像超分辨率方法深度学习是近年来发展迅速的一门学科，它在图像超分辨率技术中也得到了广泛应用。
Matlab提供了深度学习框架，如深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），可以通过训练大量的图像样本，实现图像超分辨率的预测和恢复。
二、图像恢复技术图像恢复技术是一种根据已知信息和先验知识，对损坏或降质的图像进行恢复的方法。
以下介绍几种在Matlab中常用的图像恢复技术。
2.1 去噪与降噪图像中的噪声会影响到图像的质量，使得图像失真，难以辨识。
Matlab提供了多种去噪和降噪的函数和工具箱，如均值滤波器、中值滤波器和小波去噪等。
通过这些方法，可以减少或去除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。
如何利用Matlab进行图像恢复
如何利用Matlab进行图像恢复图像恢复是数字图像处理中的一个重要的研究领域。
Matlab作为一种功能强大的工具，被广泛应用于图像处理领域。
本文将介绍如何利用Matlab进行图像恢复，并探讨其中的原理和算法。
首先，图像恢复是一种通过消除或减小图像失真、模糊或噪声等问题，使图像更加清晰和还原的过程。
在实际应用中，图像常常受到噪声污染、运动模糊、光照变化等影响，导致图像质量下降。
利用图像恢复技术，可以提高图像的视觉质量和辨识度，对于图像处理、计算机视觉等领域具有重要意义。
Matlab作为一款高级的数学计算工具，提供了丰富的函数库和灵活的编程接口，能够方便地进行图像处理和分析。
在图像恢复中，Matlab提供了多种处理图像的函数和算法，可以帮助我们实现各种图像恢复的方法。
一种常用的图像恢复方法是基于空域滤波的处理。
在Matlab中，可以使用imfilter函数来实现各种空域滤波算法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些滤波算法通过在图像像素之间进行加权平均或统计操作，可以消除图像中的噪声和模糊。
另一种常用的图像恢复方法是基于频域滤波的处理。
在Matlab中，可以使用fft2函数和ifft2函数来实现图像的傅里叶变换和反傅里叶变换。
通过将图像从空域转换到频域，可以利用频域滤波算法对图像进行处理，如理想低通滤波、巴特沃斯低通滤波、维纳滤波等。
这些滤波算法可以根据图像的频域特征，有选择地增强或抑制图像中的某些频率分量，从而实现图像的恢复。
此外，Matlab还提供了一些专门用于图像恢复的函数，如wiener2函数、deconvwnr函数等。
wiener2函数实现了维纳滤波算法，可以用于消除运动模糊或加性噪声的图像恢复。
deconvwnr函数实现了维纳滤波的变种算法，可以根据图像和模糊函数的噪声特性，自适应地调整滤波参数，从而实现更好的图像恢复效果。
除了上述方法，Matlab还提供了其他一些高级的图像恢复算法，如超分辨率恢复、图像拼接等。
动态模糊图像复原MATLAB程序
1、退化程序clc;clear all;close all;I=imread('F:\mmw\B1\图2.jpg');%读图figure;subplot(4,3,1);imshow(I);title('原图像');LEN=30;%运动长度30THETA=30;%运动角度30% LEN=60;% THETA=60;n=2;for i=1:3for j=1:3PSF=fspecial('motion',LEN*i,THETA*j);%退化并研究运动角度和长度对图片模糊程度的影响PSF=fspecial('motion',LEN,THETA);Blurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv');subplot(4,3,n);imshow(uint8(Blurred));title('模糊化');hold onn=n+1;endend%imwrite(Blurred,'模糊∠60长60.png');%保存图2、运动角度的求解%求解模糊运动角度matlab代码close all;clc;clear all;im=imread('F:\mmw\B1\模糊∠60长60.png');img_gray=rgb2gray(im);%灰度化img_fft=fftshift(fft2(img_gray));N=abs(img_fft);P=(N-min(min(N)))/(max(max(N))-min(min(N)))*225;figure;imshow(P);title('频谱图（运动角度与光斑方向垂直）');len=35;theta=0;PSF=fspecial('motion',len,theta);B=imfilter(img_gray,PSF,'circular','conv');subplot(121);imshow(B);%模糊图像B1=fft2(double(B));B2=mat2gray(log(abs(B1)));subplot(122);imshow(B2);%模糊图像的频谱图C=sum(B2,1);%对频谱图求列和[m,n]=size(C); x=0:1:n-1; y=C;figure,plot(x,y);title('频谱列和曲线图1') %绘制频谱列和曲线图3、运动长度算法%求解模糊运动长度matlab代码：im=imread('F:\mmw\B1\模糊∠60长60.png'); img_gray=rgb2gray(im);%灰度化h=fspecial('sobel');%sobel边缘检测img_double=double(img_gray);J=conv2(img_double,h,'same');IP=abs(fft2(J));S=fftshift(real(ifft2(IP)));figure;plot(S);title('模糊运动长度');4、噪声分析%噪声分析clc;clear allim=imread('F:\mmw\B1\图1.png');[m,n,h]=size(im);f11=ones(192,162,3);f22=ones(130,130,3);f33=ones(100,100,3);f44=ones(70,70,3);for i=1:190for j=1:162for k=1:3f11(i,j,k)=im(i,j,k);endendendfor i=1:130for j=501:630fork=1:3;f22(i,j-500,k)=im(i,j,k);endendfor i=721:870for j=11:170for k=1:3f33(i-720,j-10,k)=im(i,j,k);endendendfor i=761:830for j=561:630for k=1:3f33(i-760,j-560,k)=im(i,j,k);endendendfigure;subplot(221),hist(f11,100);subplot(222),hist(f22,100);subplot(223),hist(f33,100);subplot(224),hist(f44,100);title('噪声分析2');5、去噪还原clc;clear all;close all;I=imread('F:\mmw\B1\图1.png');%读图Len=60;Theta=60;PSF=fspecial('motion',Len,Theta); %模糊化BlurredA=imfilter(I,PSF,'circular','conv');wnr1=deconvwnr(BlurredA,PSF);%维纳滤波BlurredD=imfilter(I,PSF,'circ','conv');INITPSF=ones(size(PSF));[K DePSF]=deconvblind(BlurredD,INITPSF,30);%盲去卷积法BlurredB=imfilter(I,PSF,'conv');v=0.02;Blurred_I_Noisy=imnoise(BlurredB,'gaussian',0,v);NP=v*prod(size(I));J=deconvreg(Blurred_I_Noisy,PSF,NP);%最小二乘法BlurredC=imfilter(I,PSF,'symmetric','conv');v=0.002;BlurredNoisy=imnoise(BlurredC,'gaussian',0,v);Luc=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,5);%L_Rl滤波subplot(221);imshow(I);title('原图');subplot(222);imshow(BlurredA);title('模糊化');%subplot(233);imshow(wnr1);title('维纳滤波');subplot(223);imshow(J);title('最小二乘法');imwrite(J,'min_recover1.png');subplot(224);imshow(Luc);title('L_R法');imwrite(Luc,'LR_recover1.png');6、截取部分图片进行对比程序clear all;clc;a=imread('F:\mmw\B1\模糊∠60长60.png');%未处理质量较差图像b=a([64:120],[67:126]);a=imread('F:\mmw\min_recover1.png');%算法处理后质量较好图象c=a([64:120],[67:126]);%%从eyechart3中截取测试参考图象，截取部分需要进行缩放------------------%%使之与eyechart1,eyechart2截取部分大小匹配-----------------------a=imread('F:\mmw\B1\图2.jpg');%高清晰参考图象d=a([64:120],[67:126]);e=imresize(d,[length(b(:,1)),length(b(1,:))],'bicubic');%调整imwrite(b,'area_模糊∠60长60.png');imwrite(c,'area_最小二乘法复原图.png');imwrite(e,'area_图2.png');subplot(1,3,1);imshow(e);title('模糊∠60长60截取参考');hold on;subplot(1,3,2);imshow(b);title('eyechart1截取部分');hold on;subplot(1,3,3);imshow(c);title('eyechart2截取部分');7、模糊系数、质量指数、PSNR的计算（评价）clc;clear;PSNRenable=1; %PSNR计算使能，为0不计算，为1，计算KBlurenable=1; %模糊系数KBlur计算使能，为0不计算，为1，计算Qenable=1; %质量指数Q计算使能，为0不计算，为1，计算for m=1:2imsrcnamehead='area_模糊∠60长60'; %源图象文件名头imsrcnameext='png'; %源图象文件名扩展if m==1 %以area_eyechart1.bmp为测试图象imdstname=strcat('area_图2','.',imsrcnameext);%污染图象文件名，可修改elseif m==2%以area_eyechart2.bmp为测试图象imdstname=strcat('area_最小二乘法复原图','.',imsrcnameext);%污染图象文件名，可修改end%--------------------------------------------------------------------------iminfo=imfinfo(strcat(imsrcnamehead,'.',imsrcnameext));%源图象信息读取imsrc=imread(strcat(imsrcnamehead,'.',imsrcnameext)); %源图象读取imdst=imread(imdstname,imsrcnameext); %污染图象读取doubleimsrc=double(imsrc); %转换为浮点类型doubleimdst=double(imdst); %转换为浮点类型%----------------------------------------------------源图象和污染图象读取W=iminfo.Width; %图象宽H=iminfo.Height; %图象高%----------------------------PSNR计算--------------------------------------if PSNRenable==1PSNR=0.0; %PSNR赋初值for j=1:Hfor i=1:WPSNR=PSNR+double((doubleimsrc(j,i)-doubleimdst(j,i))*(doubleimsrc(j,i )-doubleimdst(j,i)));endendPSNR=PSNR/W/H;PSNR=10*log10(255*255/PSNR);%---------------------------PSNR计算完毕-----------------------------------end%-------------------------模糊系数KBlur计算--------------------------------if KBlurenable==1Sin=0.0; %Sin赋初值Sout=0.0;for i=2:W-1t=doubleimsrc(j-1,i+1)+doubleimsrc(j+1,i-1)-doubleimsrc(j-1,i-1)-doub leimsrc(j+1,i+1);if t<0t=-t;endSin=Sin+t; %源图象邻域边缘能量计算t=doubleimdst(j-1,i+1)+doubleimdst(j+1,i-1)-doubleimdst(j-1,i-1)-doub leimdst(j+1,i+1);if t<0t=-t;endendendSout=Sout+t; %污染图象邻域边缘能量计算KBlur=Sout/Sin;end%-------------------------------KBlur计算完毕------------------------------%-------------------------------质量指数Q计算------------------------------if Qenable==1Q=0.0; %Q赋初值Qnum=0; %图象以7X7块大小计算每块的Q，逐象素的移动块窗口，这里Qnum为块数量的计数for j=4:H-3for i=4:W-3midsrc=0.0;middst=0.0;varsrc=0.0;vardst=0.0; %源图象和污染图象块内的平均值和方差赋初值varsrcdst=0.0;%源图象和污染图象块内的协方差赋初值for n=-3:3for m=-3:3midsrc=midsrc+doubleimsrc(j+n,i+m);middst=middst+doubleimdst(j+n,i+m);endendmidsrc=midsrc/49;middst=middst/49;%%源图象和污染图象块内的平均值计算----------------------------------for n=-3:3varsrc=varsrc+(doubleimsrc(j+n,i+m)-midsrc)*(doubleimsrc(j+n,i+m)-mid src);vardst=vardst+(doubleimdst(j+n,i+m)-middst)*(doubleimdst(j+n,i+m)-mid dst);varsrcdst=varsrcdst+(doubleimsrc(j+n,i+m)-midsrc)*(doubleimdst(j+n,i+ m)-middst);endendvarsrc=varsrc/48;vardst=vardst/48;varsrcdst=varsrcdst/48;if((varsrc+vardst)*(midsrc*midsrc+middst*middst))~=0%分母不为零的块才计算质量指数QQ=Q+4*varsrcdst*midsrc*middst/((varsrc+vardst)*(midsrc*midsrc+middst* middst));%%源图象和污染图象块内Q计算完毕------------------------------------Qnum=Qnum+1; %块计数加1endendendQ=Q/Qnum;endendQPSNRKBlur。
利用Matlab进行图像去噪与复原的方法与技巧
利用Matlab进行图像去噪与复原的方法与技巧引言随着科技的不断发展和图像的广泛应用，图像的质量要求也越来越高。
然而，在实际应用中，由于环境的干扰等因素，图像往往会受到噪声的污染，导致图像质量下降。
因此，图像去噪与复原成为了图像处理领域的关键问题之一。
本文将介绍如何使用Matlab进行图像去噪与复原，并探讨其中的方法与技巧。
一、图像去噪的基本概念图像去噪是指通过各种方法将图像中的噪声信号剔除或减弱，以提高图像质量的过程。
常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。
在Matlab中，我们可以利用一些函数实现图像去噪的操作。
其中，最常用的就是使用均值滤波器和中值滤波器。
1.1 均值滤波器均值滤波器是一种简单的图像平滑技术，通过计算像素周围的邻域像素的平均值来进行滤波。
在Matlab中，我们可以使用"imfilter"函数来实现均值滤波器。
具体步骤如下：（1）读取图像，将其转化为灰度图像；（2）使用"imfilter"函数，定义一个滤波器模板，例如3*3的矩阵；（3）调用"imfilter"函数，将原始图像和滤波器模板作为输入，得到滤波后的图像。
1.2 中值滤波器中值滤波器是一种非线性滤波技术，它将像素周围邻域像素的中值作为滤波后的像素值。
相比于均值滤波器，中值滤波器对于椒盐噪声等异常值有较好的抑制作用。
在Matlab中，我们可以使用"medfilt2"函数来实现中值滤波器。
具体步骤如下：（1）读取图像，将其转化为灰度图像；（2）调用"medfilt2"函数，设置滤波器的大小，例如3*3的矩阵；（3）将原始图像作为输入，得到滤波后的图像。
二、图像复原的基本概念图像复原是指通过各种方法将受损的图像恢复到原始的清晰状态的过程。
图像的损伤可以是由于传感器噪声、图像压缩等原因导致的。
在Matlab中，我们可以利用一些函数实现图像复原。
如何使用Matlab技术进行图像恢复
如何使用Matlab技术进行图像恢复引言：随着数字图像处理技术的不断进步，图像的恢复和增强已经成为一项重要的任务，在许多领域都有广泛的应用。
而Matlab作为一种功能强大的数学计算和图形处理软件，被广泛应用于图像恢复领域。
接下来，本文将介绍如何使用Matlab技术进行图像恢复，包括图像去噪、图像增强以及图像修复等方面。
一、图像去噪图像去噪是图像恢复的关键步骤之一，通过去除图像中的噪声可以提高图像的质量和细节表达。
Matlab提供了多种强大的图像去噪算法，如基于小波变换的去噪、基于自适应中值滤波的去噪等。
1. 基于小波变换的去噪小波变换是一种经典的信号处理技术，将信号分解成多个频率范围内的子信号，从而实现对信号的分析和处理。
在Matlab中，可以使用Wavelet Toolbox来进行小波变换去噪。
首先，通过图像的二维小波变换得到图像的小波系数。
然后，根据小波系数的统计特性，选择一个适当的阈值进行小波系数的硬阈值或软阈值处理。
最后，将处理后的小波系数进行反变换，得到去噪后的图像。
2. 基于自适应中值滤波的去噪自适应中值滤波是一种基于排序统计理论的滤波方法，可以有效地去除图像中的椒盐噪声和斑点噪声。
在Matlab中，可以使用medfilt2函数来实现自适应中值滤波。
该函数会自动根据噪声的强度和分布情况，选择合适的窗口大小进行滤波操作。
通过反复迭代，可以逐渐去除图像中的噪声，得到清晰的图像。
二、图像增强图像增强是提高图像视觉效果和信息表达能力的一种方法，常用于改善图像的亮度、对比度、细节等特性。
Matlab提供了丰富的图像增强函数和算法，如直方图均衡化、拉普拉斯金字塔等。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过重新分布图像像素值来增强图像的对比度。
在Matlab中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
该函数会自动计算图像的累积直方图，并将像素值映射到一个新的直方图上，从而实现图像的均衡化。
基于Matlab的运动模糊图像还原
模糊方向的估计
一次傅里叶变换
二次傅里叶变换
模糊方向的估计
第二次傅里叶变换后的图 像，如图，其中的角theta 就大致接近PSF变换中的 角theta,故测算出角theta 即可估计出模糊方向。
测算值：theta=60.
模糊长度的估计
测算值：len=60.
在得到的自相关图中，测量两个负峰 之间的直线距离，即大致是模糊长度。
图像复原的流程
·使用PSF模糊图像，模拟出在无噪声情况下的匀速直线运动的 模糊图像。
·模糊方向的估计：通过对图像的二次傅里叶变换，手动选取点， 估算出模糊方向
·模糊长度的估计：原图像的自相关图像的两个负峰之间的距离， 即是模糊长度
·图像的还原：使用 Lucy-Richardson 算法，进行图像还原。
事实证明，此方法测算的模糊长度，误差不大。
图像的还原
利用Lucy richardson函数， 使用之前得到的 两个参数，进行 图像复原。
图像复原
对比原图像，复原后的图像虽然不是很完美，但是清晰度大大提升，一 些有用信息得以复原，比如印章上的单位名称就可以看清楚。
除了Lucy richardson复原，还有最小二乘方复原，盲去卷积复原等多种 已有的图像复原方法。
基于Matlab的运动模糊图像还原
物联网一班 12073133
李宇昕
应用的价值
在交通系统、刑事取证中图像的关键信息至关重要， 但是在交通、公安、银行、医学、 工业监视、 军事侦察 和日常生活中常常由于摄像设备的光学系统的失真、调焦 不准或相对运动等造成图像的模糊，使得信息的提取变得 困难。但是相对于散焦模糊，运动模糊图像的复原在日常 生活中更为普遍，比如高速运动的违规车辆的车牌辨识， 快速运动的人群中识别出嫌疑人、公安刑事影像资料中提 取证明或进行技术鉴定等等， 这些日常生活中的重要应 用都需要通过运动模糊图像复原技术来尽可能地去除失真， 恢复图像的原来面目。因此对于运动模糊图像的复原技术 研究更具有重要的现实意义。
研究报告图像恢复（matlab）
实验5、图像复原系别：,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,专业班级：,姓名：,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,学号：实验日期：,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,实验报告日期：,一、实验目的1、熟悉几种在实际应用中比较重要的图像复原技术，学会用MA TLAB复原函数对退化图像进行复原处理。
二、实验原理图像在形成、传输和记录的过程中，由于受多种原因的影响，图像的质量会有下降，典型表现为图像模糊、失真、有噪声等。
这一降质的过程称为图像的退化。
而图像复原试图利用退化现象的某种先验知识（即退化模型），把已经退化了得图像加以重建和复原。
其目的就是尽可能地减少或去除在获取图像过程中发生的图像质量的下降（退化），恢复被退化图像的本来面目。
三、实验内容：1、读入一副图像，加入运动模糊和椒盐噪声；2、用维纳滤波复原函数deconvwnr对模糊图像进行复原重建。
四、实验指导：%读入、显示原图像I,=,im2double(imread('cameraman.tif'));,imshow(I);,title('Original,Image,(courtesy,of,MIT)');%模拟运动模糊LEN,=,21;,THETA,=,11;,PSF,=,fspecial('motion',,LEN,,THETA);,blurred,=,imfilter(I,,PSF,,'conv',,'circular');,figure,,imshow(blurred)%模拟加性噪声,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'),%尝试恢复假设没有噪声,estimated_nsr,=,0;,wnr2,=,deconvwnr(blurred_noisy,,PSF,,estimated_nsr);,figure,,imshow(wnr2),title('Restoration,of,Blurred,,Noisy,Image,Using,NSR,=,0'),%尝试恢复对噪声对信号功率比进行更好的估计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');,五、实验报告内容1、实验中用到源程序代码；clear%读入、显示原图像I,=,im2double(imread('l.tiff'));,imshow(I);,title('Original,Image,(courtesy,of,MIT)');%模拟运动模糊LEN,=,21;,THETA,=,11;,PSF,=,fspecial('motion',,LEN,,THETA);,blurred,=,imfilter(I,,PSF,,'conv',,'circular');,figure,,imshow(blurred)%模拟加性噪声,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'),%尝试恢复假设没有噪声,estimated_nsr,=,0;,wnr2,=,deconvwnr(blurred_noisy,,PSF,,estimated_nsr);, figure,,imshow(wnr2),title('Restoration,of,Blurred,,Noisy,Image,Using,NSR,=,0'),%尝试恢复对噪声对信号功率比进行更好的估计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');,2、提交实验的原始图像和结果图像。
Matlab技术图像恢复方法
Matlab技术图像恢复方法引言随着数字图像技术的发展，我们可以轻松地通过手机相机或数字相机捕捉到高分辨率的图片。
然而，由于摄影条件、噪声、运动模糊等因素的影响，有时候我们会得到质量较低的图像。
因此，图像恢复成为一个重要的研究领域。
Matlab作为一个功能强大的计算环境，提供了多种图像恢复方法。
本文将介绍一些常用的Matlab技术图像恢复方法。
一、降噪滤波噪声是图片质量下降的主要原因之一。
为了去除图像中的噪声，我们可以使用降噪滤波算法。
Matlab提供了多种降噪滤波方法，比如中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。
中值滤波是一种基于统计的滤波方法，它通过计算像素周围邻域内像素值的中值并将其作为中心像素的新值，从而去除离群点。
在Matlab中，我们可以使用medfilt2函数进行中值滤波处理。
通过调节滤波窗口的大小，我们可以平衡降噪效果和图像细节的保留。
均值滤波是一种经典的线性滤波方法，它通过计算像素邻域内像素值的平均值来平滑图像。
在Matlab中，我们可以使用imfilter函数实现均值滤波。
通过调节滤波模板的大小，我们可以控制滤波的程度。
高斯滤波是一种基于高斯函数的滤波方法，它通过对图像进行卷积操作来平滑图像。
在Matlab中，我们可以使用imgaussfilt函数实现高斯滤波。
通过调节滤波半径，我们可以控制滤波的程度和模糊程度。
二、图像增强在处理低质量图像时，我们通常希望能够提高图像的清晰度和对比度。
Matlab提供了多种图像增强方法，比如直方图均衡化、锐化和对比度增强等。
直方图均衡化是一种常用的直方图操作方法，通过拉伸图像像素值的分布来增强图像的对比度。
在Matlab中，我们可以使用histeq函数实现直方图均衡化。
通过调节参数，我们可以改变直方图的形状以达到更好的视觉效果。
锐化是一种通过增强图像边缘和细节来提高图像清晰度的方法。
在Matlab中，我们可以使用imsharpen函数实现图像的锐化。
基于Matlab平台的运动模糊图像复原研究
基于Matlab平台的运动模糊图像复原研究高树辉;樊攀;蔡能斌【摘要】目的研究运动模糊图像的模糊参数计算方法,为模糊图像复原提供依据.方法本文以运动模糊图像为研究对象,借助目前流行的数字图像处理系统Matlab,研究运动模糊图像参数中模糊方向和模糊尺度的计算方法,在此基础上对图像进行复原.结果模糊尺度较小时,模糊角度的计算误差稍大;当模糊尺度比较大(大于15像素)时,模糊方向的计算比较准确,而且随着模糊尺度的增大,角度计算精度越来越高;当模糊尺度大于30像素时,模糊角度计算精度很高,误差最大值为1°.模糊尺度计算符合精度要求.在计算模糊参数基础上对运动模糊车牌进行复原.结论运动模糊角度和模糊尺度已经能够通过算法实现鉴别,误差分析的结果也验证了算法的可行性,在模糊图像复原方面具有重要意义.【期刊名称】《中国人民公安大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(021)004【总页数】4页(P5-8)【关键词】Matlab;运动模糊;模糊参数;复原【作者】高树辉;樊攀;蔡能斌【作者单位】中国人民公安大学,北京102623;北京市公安局,北京100007;上海市现场物证重点实验室,上海200083【正文语种】中文【中图分类】D918.3运动模糊图像是一种常见类型的模糊图像，经常出现于公路抓拍的车牌图像或夜间拍摄的运动物体图像中，在桥梁、隧道等机械振动严重区域，也常形成全局性的运动模糊图像。
运动模糊图像中的车牌、人脸等重点信息无法识别，这给侦查破案造成了很大的阻碍，所以将运动模糊图像清晰复原，成为当下视频侦查工作的重点和难点之一。
在模糊图像复原实际应用中，模糊图像的原始信息和退化系统的点扩散函数(PSF)都是未知的，跳过模糊参数的计算这一关键步骤而只研究复原处理的方法是行不通的，因此需要首先计算退化图像的模糊参数，才能更好地完成后续的复原操作。
本文以运动模糊图像为研究对象，借助目前流行的数字图像处理系统Matlab，研究运动模糊图像参数(模糊方向和模糊尺度)的计算方法，在此基础上对运动模糊图像进行复原处理。
图像的退化与复原
(1)进入Matlab6.x软件实验平台(2) 读取Lena图像并显示。
I=imread('lena.jpg');imshow(I);(3) 设计运动模糊滤波器、设计高斯模糊噪声滤波器。
运动模糊滤波器:I=imread('lena.jpg');noise=0.1*randn(size(I));psf=fspecial('motion',21,11);blurred=imfilter(I,psf,'circular');subplot(1,2,2),imshow(blurred);subplot(1,2,1),imshow(I);高斯模糊噪声滤波器:I=imread('lena.jpg');noise=0.1*randn(size(I));psf=fspecial('gaussian',21,11);blurred=imfilter(I,psf,'circular');subplot(1,2,2),imshow(blurred);subplot(1,2,1),imshow(I);(4) 生成退化或降质图像并显示。
运动模糊:高斯模糊噪声:(5) 修改相关滤波器参数，观察图像退化或降质程度。
运动模糊滤波器修改参数:I=imread('lena.jpg');noise=0.1*randn(size(I));psf=fspecial('motion',10,11);blurred=imfilter(I,psf,'circular');subplot(1,2,2),imshow(blurred);subplot(1,2,1),imshow(I);高斯模糊噪声滤波器修改参数:I=imread('lena.jpg');noise=0.1*randn(size(I));psf=fspecial('gaussian',10,11);blurred=imfilter(I,psf,'circular');subplot(1,2,2),imshow(blurred);subplot(1,2,1),imshow(I);(6) 设计逆滤波器，并对降质图像进行复原，比较复原图像与原始图像。
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基于MATLAB的运动模糊图像恢复技术王洪珏（温州医学院，浙江，温州）摘要：MATLAB是当今流行的科学计算软件，它具有很强的数据处理能力。
在其图像处理工具箱中有四个图像复原函数，本文就这些函数的算法原理、运用和恢复处理效果结合实力效果作简要对比讨论。
0前言图像复原时图像处理中一个重要的研究课题。
图像在形成、传输和记录的过程中，由于传感器的噪声、摄像机未对好焦、摄像机与物体相对运动、系统误差、畸变、噪声等因素的影响，使图像往往不是真实景物的完善影像。
这种图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，使图像质量下降的过程称为图像的退化。
图像复原就是通过计算机处理，对质量下降的图像加以重建或恢复的过程。
图像复原过程一般为：找退化原因→建立退化模型→反向推演→图像复原1算法产生概述开发算法时，首先要创建图像退化的线性数学模型，接着选择准则函数，并以适当的数学形式表达，然后进行数学推演。
推演过程中通常要进行表达形式（即空域形式、频域形式、矩阵-矢量形式或变换域形式）的相互转换，最后得到图像复原算式。
退化数学模型的空域、频域、矢量-矩阵表达形式分别是：g(x,y)=d(x,y)*f(x,y)+n(x,y)G(u,v)=D(u,v)·F(u,v)+N(u,v)g=HF+n其中：g(x,y)、d(x,y)、f(x,y)、n(x,y)分别为观测的退化图像、模糊函数、原图像、加性噪声，*为卷积运算符，（x=0,1,2，…，M-1），（y=0,1,2，…，N-1）。
2运动模糊的产生景物与相机之间的相对运动通常会使相机所成的像存在运动模糊。
对于线性移不变模糊，退化图像u0可以写成，u0=h*u+n，其中h为模糊核，*表示卷积，n为加性噪声。
由du/dt=0,文献[5]将这种运动模糊过程描述为波动方程：аu/аt+V xаu/аx+ V yаu/аy=0其中，V x=dx/dt, V y=dy/dt为x,y方向上的速度分量并且通过分析该方程的达朗贝尔解得出结论：vаu0/аx=u(x)-u(x-L)其中即退化图像沿运动方向的导数等于原始图像和其移位L后图像的差，这里L也可以认为是模糊长度。
在MATLAB中，可以由fspecial函数创建一个确定类型的PSF（点扩散函数），然后使用这个PSF与原始图像进行卷积，从而得到退化（模糊）的图像。
3维纳滤波图像复原MATLAB实现MATLAB图像处理工具箱提供了维纳滤波图像复原函数deconvwnr，该函数的语法格下：J=deconvwnr（I,PSF）J=deconvwnr（I,PSF,NSR）J=deconvwnr（I,PSF,NCORR,ICORR）说明：J=deconvwnr（I,PSF）用于复原由于PSF以及可能的加性噪声卷积退化的图像I，该算法利用图像和噪声的相关矩阵，从估计图像与真实图像之间的最小均方误差意义上来说是最佳的。
在没有噪声的情况下，维纳滤波器退化成理想的逆滤波器。
J=deconvwnr（I,PSF,NSR）中的NSR是信噪功率比，NSR可以是标量，或者是和图像I一样大小尺寸的数组，NSR的默认值为0。
J=deconvwnr（I,PSF,NCORR,ICORR）中的NCORR和ICORR分别是噪声和原始图像的自相关函数。
NCORR和ICORR是不超过原始图像的尺寸和维数的任意尺寸和维数。
一个N维的NCORR或ICORR数组对应每一维的自相关，如果PSF为向量，则向量NCORR 或ICORR代表第一维的自相关函数；如果PSF为数组，则一维的自相关函数由PSF所有的非单维对称计算推得，标量NCORR或ICORR表示噪声或图像的功率。
4最小二乘方图像复原MATLAB实现MATLAB图像工具箱子提供了deconvreg函数，用来完成对模糊图像的约束最小二乘方复原。
deconvreg函数语法格式如下：J=deconvreg(I,PSF)J=deconvreg(I,PSF,NOISEPOWER)J=deconvreg(I,PSF,NOISEPOWER,LRANGE)J=deconvreg(I,PSF,NOISEPOWER,LRANGE,REGOP)[J,LAGRA]=deconvreg(I,PSF,...)说明：J=deconvreg(I,PSF)用于复原由于PSF以及可能的加性噪声退化的图像，在保持图像平滑的条件下，该算法在估计图像和实际图像间的最小二乘方误差的意义上来说是最佳的。
J=deconvreg(I,PSF,NOISEPOWER)中的NOISEPOWER是加性噪声功率，默认值是J=deconvreg(I,PSF,NOISEPOWER,LRANGE)中的向量LRANGE制定了寻找最佳解的范围，该算法就是在LRANGE的范围内找到最佳的拉格朗日乘数。
如果LRANGE是标量，算法假定LAGRA已经给定并等于LRANGE，此时忽略NOISEPOWER的值。
LRANGE默认的范围为[le-9le9]；J=deconvreg(I,PSF,NOISEPOWER,LRANGE,REGOP)中的REGOP是约束自相关的规则化算子。
拉普拉斯算子是保持图像平滑的默认算子。
REGOP的维数不能超过图像的维数，任意非单维必须与PSF的非单维相对应。
[J,LAGRA]=deconvreg(I,PSF,...)输出复原图像J以及拉格朗日乘数。
5Lucy-Richardson图像复原MATLAB实现当已知PSF，但对噪声的信息知道很少或者不知道噪声信息时，可以用Lucy-Richardson算法得到效果较好的复原图像。
Lucy-Richardson采用迭代法，能够按照泊松噪声统计标准求出给定PSF卷积后，最有可能成为输入模糊图像的图像。
MATLAB 提供了deconvlucy函数，该函数通过加速收敛的迭代算法完成图像的复原。
为了改善图像复原的质量，光学系统的特性也可以作为该函数的输入参数。
deconvlucy函数的语法格式如下：J=deconvlucy（I,PSF）J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT）J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR）J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT）J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT,READOUT）J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT,READOUT,SUBSMPL）J=deconvlucy（I,PSF用于恢复由PSF卷积和可能的加性噪声引起的退化的图像。
该算法基于结果复原图像J的极大似然值，它是原始图像在泊松统计标准下的一个实例。
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT）中的NUMIT用于指定deconvlucy函数迭代的次数，如果不指定，默认值为10。
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR）中的DAMPAR用于指定结果图像的偏差阈值，默认值为0；该参数指定了在收敛过程中，结果图像J与原始图像I背离的程度。
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT）中的WRIGHT表示每个像素的加权值，它记录了每个像素反映相机记录的质量。
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT,READOUT）中的READOUT制定了加性噪声值和读出相机噪声值，默认值为0。
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT,READOUT,SUBSMPL）中的SUBSMPL描述了已知PSF时子采样次数，默认值为1。
6盲去卷积图像复原MATLAB实现盲去卷积复原实在不知道PSF的情况下，利用原始模糊图像，同时顾及PSF和清晰图像的一种恢复方法。
MATLAB提供了盲去卷积复原函数deconvblind，该函数的语法格式如下：[J,PSF]= deconvblind（I,INITPSF）[J,PSF]= deconvblind（I,INITPSF,NUMIT）[J,PSF]= deconvblind（I,INITPSF,NUMIT,DAMPAR）[J,PSF]= deconvblind（I,INITPSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT）[J,PSF]= deconvblind（I,INITPSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT,READOUT）[J,PSF]=deconvblind(...FUN,P1,P2,...,PN)说明：[J,PSF]= deconvblind （I,INITPSF ）利用最大似然算法去卷积图像I ，返回复原图像J 和复原的PSF 。
INITPSF 表示PSF 的估计值；参数NUMIT 用于指定迭代的次数，默认值为10；参数DAMPAR 用于指定结果图像的偏差阈值，默认值为0；参数WEIGHT 制定了在图像复原中，采用输入图像I 的哪些像素。
参数READOUT 用于指定相应的加性噪声值和读出相机的噪声值，默认为0。
[J,PSF]=deconvblind(...FUN,P1,P2,...,PN)中的FUN 是一个描述PSF 附加约束的函数。
原图像运动模糊后图像维纳滤波修复图像最小二乘方修复图像Lucy-Richardson 修复图像盲去卷积修复图像附录：I=Imread('football.jpg');Len=30;。