-维纳滤波实现图像恢复

第六次MATLAB大作业

一．实验题目用式5.6.3对图像进行模糊处理,用逆滤波和维纳滤波恢复图像二．程序清单

clear;

I=imread('rice.tif');

figure;

subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图像');

[m,n]=size(I);

F=fftshift(fft2(I));

k=0.0025;

for u=1:m

for v=1:n

H(u,v)=exp((-k)*(((u-m/2)^2+(v-n/2)^2)^(5/6)));

end

end

G=F.*H;

I0=real(ifft2(fftshift(G)));

I1=imnoise(uint8(I0),'gaussian',0,0.001)

subplot(2,2,2);imshow(uint8(I1));title('模糊退化且添加高斯噪声的图像');

F0=fftshift(fft2(I1));

F1=F0./H;

I2=ifft2(fftshift(F1));

subplot(2,2,3);imshow(uint8(I2));title('全逆滤波复原图');

K=0.1;

for u=1:m

for v=1:n

H(u,v)=exp(-k*(((u-m/2)^2+(v-n/2)^2)^(5/6)));

H0(u,v)=(abs(H(u,v)))^2;

H1(u,v)=H0(u,v)/(H(u,v)*(H0(u,v)+K));

end

end

F2=H1.*F0;

I3=ifft2(fftshift(F2));

subplot(2,2,4);imshow(uint8(I3));title('维纳滤波复原图');

三．运行结果

四．结果分析

如运行结果所示，其中退化函数中常数k=0.0025（剧烈湍流）时，全逆滤波的结果不可用了，而维纳滤波的结果比较接近源图像；而且经过模糊退化加高斯噪声后，维纳滤波能消除一些噪声影响，复原图的效果也比较好。

改变常数k=0.00025(轻微湍流)时，全逆滤波结果有所改善。但总体来看维纳滤波的效果更好些。

五．作业时遇到的问题

最初写的程序中图像(未添加噪声)经傅立叶变换后没有经过中心化，直接运用所给退化函数经过滤波。运行结果是逆滤波复原图基本和原图一样，而维纳滤波结果和经模糊退化的图像一样，即逆滤波的结果更好，与预期效果完全相反，目前还没想明白原因。