盲解卷积复原

a)图像复原
b)图像复原使用的PSF
图1-15 图像复原及使用的PSF
2.图像复原 在调用deconvblind函数进行图像复原时，INITPSF
的大小是非常重要的一个指标。在实际应用中，通过分析， 都是使用不同大小的PSF对图像进行重建，从中选择一个 最合适的PSF值。程序段2以真实大小的INITPSF进行图 像复原，得到初步复原结果，如图1-14a所示，同时初步 重建PSF，如图1-14b所示。
a)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱb)
图1-14 初步复原的图像与初步重建使用的PSF
恢复的图像存在一定的“环”，是由图像边界或灰度 变化较大的部分产生的。使用WEIGHT参数可以消除环的 存在：首先调用edge函数找出图像中灰度变换较大的部 分，同时对图像进行膨胀操作以扩充图像的处理区域。图 像边界或灰度变化较大的像素将被设置为0。然后使用所 定义的WEIGHT数组对图像进行重建，得到如图1-15所示 的恢复结果。由图可以看出，恢复后的图像消除了“环” 的存在。
图像的盲解卷积恢复
在实际应用中，通常都要在没有图像退化必要的先 验知识（即不知道点扩展函数）的情况下进行图像复原。 盲解卷积复原就是在这种应用背景下提出的。盲解卷积复 原是利用原始模糊图像，以某种方式提取出退化信息，同 时估计PSF和清晰图像的一种图像复原方法。 MATLAB提供了deconvblind函数用于实现盲解卷积， 该函数要重建图像和PSF。盲解卷积算法一个很好的优点 就是，在对失真情况（包括噪声和模糊）毫无先验知识的 情况下，仍然能够实现对模糊图像的复原操作。同时， deconvblind函数可以用于实现多种复杂图像重建修改算 法。
下面将通过实例来说明deconvblind()函数的使用方法。 1.图像模糊化 首先利用程序段1，读取原始图像（清晰图像），如 图1-11所示，然后生成如图1-12所示的点扩展函数PSF， 再对图像进行模糊化，模糊结果如图1-13所示。
图1-11 原始图像
图1-12 真实PSF
图1-13 模糊后的图像
deconvblind函数的调用格式如下：
.[J,PSF]=deconvblind(I,INITPSF,NUMIT,DAMPAR,WEIG HT,READOUT) 其中，J表示复原后的图像；PSF为点扩展函数；I表 示输入图像(即模糊图像)；INITPSF表示PSF的估计值， 与PSF具有相同的大小，且PSF复原效果强烈地受到初始 化值INITPSF大小的影响；NUMIT表示算法重复次数，默 认值为10；DAMPAR表示由图像I产生的偏移阀值，默认 值为0，表示无阻尼；WEIGHT反映每个像素在摄取过程 中的质量，如果赋以0加权值，则用来屏蔽差的像素，而 好的像素则被赋以加权值1；READOUT表示摄取设备的 读出噪声方差矩阵，默认值为0矩阵。