基于matlab的图像恢复

Matlab中的图像修复与图像修复方法

Matlab中的图像修复与图像修复方法随着数字图像处理技术的发展，图像修复在许多领域中变得日益重要。

图像修复是指通过采用合适的方法和技术，对损坏或缺失的图像进行恢复或修复的过程。

在Matlab中，有许多强大的图像修复工具和算法，本文将介绍其中一些常用的图像修复方法。

一、图像修复的概览图像修复是通过恢复或修复缺失或损坏的图像信息，使图像更加完整和清晰。

在现实应用中，图像修复可以用于修复老照片、复古图片，恢复受损图像，去除图像噪声等。

图像修复方法可以分为基于模型的方法和基于数据的方法。

二、基于模型的图像修复基于模型的图像修复方法使用数学模型来描述图像的生成过程，并利用模型的统计规律来实现图像修复。

最著名的基于模型的图像修复方法之一是以全变分（Total Variation，TV）为基础的方法。

全变分是一种描述图像边缘信息的数学概念，基于全变分的方法能够恢复图像的边缘信息。

通过最小化全变分正则项以及数据项的残差，可以得到修复后的图像。

另一个常用的基于模型的图像修复方法是基于稀疏表示的方法。

稀疏表示假设图像可以用少量的原子基表示，并通过最小化稀疏编码的残差来恢复图像。

通过合理选择字典和稀疏编码算法，可以有效地恢复缺失或损坏的图像信息。

三、基于数据的图像修复基于数据的图像修复方法侧重于利用已知信息来恢复图像。

其中一个常见的方法是基于图像插值的方法。

插值是一种通过已知的图像像素值来估计缺失像素值的方法。

在Matlab中，有许多插值算法，如双线性插值、双三次插值等。

通过选择适当的插值算法和参数，可以得到较为准确的图像修复结果。

另一个常见的基于数据的图像修复方法是基于同类图像的方法，也称为图像纹理填充。

该方法通过利用图像中已有的纹理信息来填充缺失的部分。

这样可以保持图像的一致性和连续性，使得修复后的图像与原图像更加自然。

四、Matlab中常用的图像修复工具在Matlab中，有许多内置函数和工具箱可以用于图像修复。

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。

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。

Matlab中的数字图像修复技术

Matlab中的数字图像修复技术随着数字图像在各个领域的广泛应用，图像修复技术也成为了一个重要的研究领域。

图像修复旨在通过恢复图像中的损坏或缺失部分，达到使图像恢复到原始状态的目的。

Matlab作为一款功能强大的数学软件，也提供了丰富的数字图像处理工具和算法，使得图像修复更加便捷和高效。

一、数字图像修复概述数字图像修复是指通过数学和计算机科学的方法，对损坏或缺失的图像进行恢复和处理。

它可以修复图像的噪声、划痕、模糊等问题，使图像更加清晰、美观和可靠。

图像修复技术被广泛应用于医学影像、卫星遥感、视频监控等各个领域。

二、图像修复方法1. 基于统计学的方法基于统计学的方法通过分析图像的统计特性，对图像进行修复。

常见的方法有基于高斯模型的图像去噪、基于马尔科夫随机场的图像复原等。

这些方法利用统计学原理对图像进行建模和分析，从而实现图像修复的目的。

2. 基于频域的方法基于频域的方法是利用图像的频率分量进行修复。

经典的傅里叶变换和小波变换是常用的频域分析方法。

通过对图像的频域特征进行分析和处理，可以实现图像的去噪、复原和补偿。

3. 基于偏微分方程的方法基于偏微分方程的方法是利用数学中的偏微分方程原理对图像进行修复。

该方法主要通过数学方程的求解和数值计算，实现对损坏图像的恢复。

常见的方法有扩散方程、梯度流和曲率流等。

4. 基于深度学习的方法近年来，深度学习技术的发展为图像修复带来了新的突破。

深度学习通过对大量图像数据进行训练，学习并构建图像修复模型。

通过深度神经网络的优化和训练，可以实现对图像中缺失或损坏部分的准确恢复。

三、Matlab在图像修复中的应用Matlab作为一款专业的数学软件，提供了丰富的图像处理工具和算法，为图像修复提供了强大的支持。

通过Matlab，可以实现对图像噪声、缺失部分的修复和恢复。

1. 图像去噪Matlab提供了多种图像去噪的方法和函数。

其中，基于统计学的高斯滤波、中值滤波等是最常用的图像去噪方法。

数字图像处理(基于Matlab)图像复原

《数字图像处理》实验报告一、实验目的（不少于200字）本次实验进行的主要是对图像复原进行有关讨论。

在图像形成过程中，由于成像系统等各种外部因素的影响，可能导致图像的质量下降，发生所谓的“图像退化”。

与图像增强相类似，图像复原的目的是改善图像的质量，便于人眼辨识，增强表达效果。

在进行图像复原的过程中，必要的先验知识十分重要，可以非常方便的将已退化的图像恢复本来的面目，但是有些时候图像的先验知识我们并不容易获取，所以与此相对应有盲卷积等方法来帮助我们进行图像复原。

引起图像退化的因素很多，包括有光学系统、运动等造成的图像模糊，电路传递中、光学因素的影响噪声等等。

掌握了解相关的数学模型对于图像复原至关重要，许多复原的方法也是建立在比较严格的数学推导上的。

通过本次实验，主要期望达到以下目的：１、熟练掌握数字图像复原的基本概念和基本理论原理２、深入理解图像退化的影响原因和对应的处理方法，加强综合分析问题、解决实际问题的能力３、掌握各种使用的图像复原的相关技术，使经处理后的图像更加适应人眼的视觉与心理４、巩固使用 matlab 软件处理数字图像问题的能力，加强巩固编程能力通过实验，了解到图像恢复和图像增强的区别还在于图像增强不考虑图像时如何退化的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果，因此图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看着舒服就基本可以满足要求，而图像复原则对图像退化的机制和过程邓先验知识要求较为必要，很多情况下先验知识如果全面准确，甚至可以完全恢复原始图像，达到非常好的效果，据此找出相应的你处理方法，从而得到恢复的图像。

对于一幅图像，可以先进行复原处理，在进行图像增强处理，两者相互结合，图像的效果可以达到更为理想的效果。

【2013年11月16日10:53:24】二、核心代码及运行后截图（截图方法：先按下Alt再按下PrtScr，然后粘贴进文档）1.频谱噪声分析在进行图像复原之前，首先对各个图像做傅里叶变换在频谱中观察分布情况，由此判断噪声或模糊类型。

Matlab技术在图像恢复与重建中的应用案例

Matlab技术在图像恢复与重建中的应用案例图像恢复与重建是数字图像处理领域的一个重要研究方向，其在许多领域中发挥着重要作用，如医学影像、视频传输和无损压缩等。

而Matlab作为一种强大的科学计算和图像处理工具，在图像恢复与重建中有着广泛的应用。

本文将介绍一些Matlab技术在图像恢复与重建中的应用案例，并探讨其优势和局限性。

一、图像去噪图像去噪是图像恢复的一个基本问题，目的是去除图像中的噪声，使图像更加清晰。

在Matlab中，可以利用各种滤波算法来实现图像去噪。

其中，最常用的是线性滤波算法和非线性滤波算法。

线性滤波算法根据图像像素的线性组合来实现去噪。

常见的线性滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

例如，可以使用Matlab中的imfilter函数结合适当的滤波模板来进行图像去噪。

这些线性滤波算法简单易懂，计算速度快，但对于复杂噪声或者噪声与图像信号相似的情况下，效果可能不理想。

非线性滤波算法则根据局部像素之间的相似性来实现去噪。

常见的非线性滤波算法有中值滤波、双边滤波和小波去噪等。

例如，可以利用Matlab中的medfilt2函数来进行中值滤波去噪。

这些非线性滤波算法对于保持图像边缘和纹理等细节信息有较好的效果，但计算复杂度较高。

二、图像修复图像修复是指在图像中恢复缺失、损坏或受到干扰的部分，以还原原始图像的过程。

在Matlab中，可以利用各种图像恢复技术来实现图像修复。

其中，最常用的是基于插值的图像修复算法和基于变分的图像修复算法。

基于插值的图像修复算法是指根据已知像素的值，通过插值方法来估计未知像素的值。

常见的插值方法有最近邻插值、双线性插值和双立方插值等。

例如，可以利用Matlab中的interp2函数来进行图像的插值修复。

这些插值算法简单方便，计算速度快，但对于复杂图像结构和纹理等细节的恢复效果可能不理想。

基于变分的图像修复算法则是通过最小化能量函数来实现图像修复。

常见的变分方法有全变分（TV）正则化、局部全变分（LTV）正则化和总变分（TGV）正则化等。

如何使用Matlab进行图像压缩和图像恢复技术实现

如何使用Matlab进行图像压缩和图像恢复技术实现图像压缩和图像恢复技术在数字图像处理领域中起着至关重要的作用。

随着数字图像的广泛应用，图像压缩已经成为了一种必要的手段。

而图像恢复技术则可以使压缩后的图像更好地还原，提高图像质量。

本文将介绍如何使用Matlab进行图像压缩和图像恢复技术的实现。

首先，我们需要了解图像压缩的基本原理。

图像压缩通常包括有损压缩和无损压缩两种方式。

有损压缩是指在压缩图像的过程中会有一定的信息损失，而无损压缩则是保证图像质量不受损失的压缩方式。

在Matlab中，我们可以使用多种算法实现图像压缩。

其中，最常用的算法是基于离散余弦变换(DCT)的JPEG压缩算法。

JPEG算法的基本思想是将图像分成若干个8x8的小块，然后对每个小块进行DCT变换，再对变换后的系数进行量化，最后采用熵编码的方式进行压缩。

具体操作如下：1. 将彩色图像转换为灰度图像：在Matlab中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。

2. 将图像分成若干个8x8的小块：可以使用im2col函数将图像转换为列，然后使用reshape函数将列重新组合成8x8的小块。

3. 对每个小块进行DCT变换：可以使用dct2函数对每个小块进行DCT变换。

4. 对变换后的系数进行量化：将变换后的系数除以一个预定义的量化矩阵，然后四舍五入取整。

5. 采用熵编码进行压缩：根据量化后的系数，使用Huffman编码或算术编码等方法进行压缩。

在实际应用中，我们还可以对JPEG算法进行一些改进，以提高压缩效果。

例如，可以根据图像内容的特点对量化矩阵进行优化，可以使用小波变换代替DCT变换等。

接下来，我们将介绍如何使用Matlab进行图像的恢复。

图像恢复通常包括去噪和超分辨率重建两个步骤。

对于图像去噪，Matlab提供了多种滤波器和去噪算法，例如中值滤波、均值滤波、小波去噪等。

我们可以使用这些工具对图像进行去噪处理。

对于图像的超分辨率重建，Matlab中有多种算法可供选择，例如插值法、边缘增强法、小波插值法等。

Matlab中的图像修复与缺失信息恢复方法

Matlab中的图像修复与缺失信息恢复方法图像修复与缺失信息恢复是数字图像处理领域的重要研究方向之一。

在许多应用中，图像往往会因为噪声、失真或其他因素导致一些信息的缺失，如图像降噪、图像去除水印等。

而Matlab作为一种强大的数学软件工具，提供了多种图像修复与缺失信息恢复的方法，本文将介绍其中一些常用的方法。

1. 图像降噪图像降噪是图像修复的基本操作之一。

常用的图像降噪方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

其中，均值滤波是一种简单且常用的滤波方法，通过计算像素周围邻域的平均值来减小噪声的影响。

Matlab中可以使用imfilter函数来实现均值滤波。

另外一种常用的图像降噪方法是中值滤波。

中值滤波通过计算像素周围邻域的中值来去除噪声。

相比于均值滤波，中值滤波对于椒盐噪声等脉冲型噪声的效果更好。

Matlab中可以使用medfilt2函数来实现中值滤波。

高斯滤波是一种基于加权平均的滤波方法，通过计算像素周围邻域的加权平均值来减小噪声的影响。

高斯滤波在保持图像细节的同时可以有效地降低噪声。

Matlab中可以使用fspecial函数生成高斯滤波器，并使用imfilter函数应用该滤波器。

2. 图像修复除了图像降噪外，有时候图像还可能存在一些明显的缺失，如图像上的遮挡、划痕等。

图像修复旨在通过合理的图像恢复方法，将缺失的信息恢复到图像中。

Matlab中提供了一种经典的图像修复方法——图像修补。

图像修补通过在缺失区域周围重建纹理或结构特征，以实现图像的修复。

其中一种常用的图像修补算法是基于例子的图像修补算法（exemplar-based image inpainting）。

该算法通过从图像中选择合适的样本块，并根据周围信息来合成缺失区域的纹理。

Matlab中可以使用imfill函数来实现图像修补。

此外，还有一些其他的图像修复方法，如基于深度学习的图像修复方法等，这些方法可以根据具体的应用场景进行选择和使用。

基于MATLAB的图像恢复算法研究要点

中北大学课程设计说明书学生姓名：学号：学生姓名：学号：学生姓名：学号：学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：信息处理综合实践:基于MATLAB的图像恢复算法研究指导教师：职称:年月日中北大学课程设计任务书13/14 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：学号：学生姓名：学号：学生姓名：学号:课程设计题目：信息处理综合实践:于MATLAB的图像恢复算法研究起迄日期：课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：系主任：下达任务书日期: 年月日目录摘要： (6)1．图像复原的概念 (6)1.1图像复原的定义 (6)1.2 图象恢复与图象增强的异同 (6)1.3 图象退化的原因 (6)1.4 维纳滤波的研究历史 (6)1.5图象退化举例 (7)2．退化模型 (8)2.1图象退化模型概述 (8)2.2连续函数退化模型 (8)2.3离散函数退化模型 (8)3.图象复原技术 (9)3.1无约束恢复 (9)3.2逆滤波 (9)3.3 维纳（Wiener）滤波器基本原理 (10)3.4维纳滤波复原法 (11)3.5图像复原例图 (12)4．图像复原的MATLAB实现实例 (13)5.结束语 (14)参考文献： (14)附录： (14)（1）.维纳滤波复原源代码： (14)（2）.规则化滤波复原程序源代码： (15)（3）.Lucy-Richardson复原滤波源代码： (15)（4）.盲目去卷积复原源代码： (15)摘要：图像复原是图象处理的一个重要课题。

图像复原也称图象恢复，是图象处理中的一大类技术。

它的主要目的是改善给定的图像质量。

当给定了一幅退化了的或者受到噪声污染了的图像后，利用退化现象的某种先验知识来重建或恢复原有图像是复原处理的基本过程。

可能的退化有光学系统中的衍射，传感器非线性畸变，光学系统的像差，摄影胶片的非线性，大气湍流的扰动效应，图像运动造成的模糊及几何畸变等等。

基于MATLAB的图像复原

基于MATLAB的图像复原摘要随着信息技术的发展，数字图像像已经充斥着人们身边的任意一个角落。

由于图像的传送、转换，或者其他原因，可能会造成图像的降质、模糊、变形、质量下降、失真或者其他情况的图像的受损。

本设计就针对“图像受损”的问题，在MATLAB环境中实现了利用几何失真校正方法来恢复被损坏的图像。

几何失真校正要处理的则是在处理的过程，由于成像系统的非线性，成像后的图像与原图像相比，会产生比例失调，甚至扭曲的图像。

图像复原从理论到实际的操作的实现，不仅能改善图片的视觉效果和保真程度，还有利于后续的图片处理，这对医疗摄像、文物复原、视频监控等领域都具有很重要的意义。

关键字：图像复原；MATLAB；几何失真校正目录摘要 (1)1 MATLAB 6.x 信号处理 (1)2 图像复原的方法及其应用 (13)2.1 图像复原的方法 (13)2.2 图像复原的应用 (14)3 几何失真校正实现 (15)3.1 空间变换 (15)3.1.1 已知()y x r,和()y x s,条件下的几何校正 (16)3.1.2 ()y x r,和()y x s,未知条件下的几何失真 (16)3.2 灰度插值 (17)3.3 结果分析 (19)参考文献 (20)附录 (21)1 MATLAB 6.x信号处理（1）对MATLAB 6 进行了简介，包括程序设计环境、基本操作、绘图功能、M文件以及MATLAB 6 的稀疏矩阵这五个部分。

MATLAB的工作环境有命令窗口、启动平台、工作空间、命令历史记录与当前路径窗口这四部分。

M文件的编辑调试环境有四个部分的设置，分别是：Editor/Debugger的参数设置，字体与颜色的设置，显示方式的设置，键盘与缩进的设置。

MATLAB采用路径搜索的方法来查找文件系统的M文件，常用的命令文件组在MATLAB文件夹中，其他M文件组在各种工具箱中。

基本操作主要是对一些常用的基本常识、矩阵运算及分解、数据分析与统计这三方面进行阐述。

基于MATLAB的图像复原与重建设计说明

前言 (1)1MATLAB的简介 (1)1.1MATLAB的概述 (1)1.2MATLAB的主要功能 (1)1.3MATLAB在图像处理中的应用 (2)2图像复原 (2)2.1 图像复原的基本概念 (2)2.2 图像退化的数学模型 (2)2.3 逆滤波复原 (3)2.4 维纳滤波复原 (4)2.5 使用Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原 (6)2.6 盲去卷积 (8)3图像重建 (10)3.1 图像重建的概述 (10)3.2 傅里叶反投影重建 (11)3.3 卷积法重建 (12)3.4 代数重建方法 (15)结论 (16)参考文献 (17)致 (18)数字图像处理是将图像信号转换成数字格式，并通过计算机对它们进行处理。

图像复原过程往往是对提高图像质量起着重要的作用的数字图像处理方法。

图像处理中的一个重要的研究分支是图像重建，其意义在于要检测到获得物体的部结构图像，而不会其造成任何物体上的损伤。

在本文中，先对图像复原与图像重建进行概述，然后介绍几种图像复原技术与图像重建方法。

通过MATLAB实验程序获得实际处理效果。

关键词：图像复原；图像重建；MATLABAbstractDigital image processing is to convert the image signal into a digital format and process them through the computer. Image restoration process is often to improve the image quality, it plays an important role in digital image processing methods. Image reconstruction is an important research branch of image processing, in the sense that the object to be detected to obtain images of internal structures without causing objects any damage. In this article, firstly, it will introduce image restoration and reconstruction principle, and then introduce several image restoration techniques and image reconstruction methods. The finally treatment effect obtained by MATLAB experimental procedures.Key words: image restoration; image reconstruction; MATLAB基于MATLAB的图像复原与重建设计前言随着网络和通信技术的发展，数字图像处理与分析技术已经在科学研究、工业生产、军事技术、医疗卫生、教育等许多领域得到了广泛应用，并产生了巨大的经济效益和社会效益，对推动社会的发展和提高人们生活水平都起到了重要作用[1]。

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。

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。

如何在Matlab中进行图像修复和图像修复

如何在Matlab中进行图像修复和图像修复图像修复是数字图像处理中的一项重要任务，它旨在通过对图像中的损坏或失真进行恢复和修复，以达到改善图像质量和准确性的目的。

Matlab作为一种流行的科学计算和图像处理软件，提供了许多功能强大的工具和函数，可帮助我们实现图像修复的任务。

在本文中，我们将探讨如何使用Matlab进行图像修复和图像修复的技术。

图像修复的一种常见方法是基于图像降噪的方法。

在实际应用中，图像通常包含有损噪声，例如高斯噪声、盐和胡椒噪声等。

这些噪声会影响图像的视觉效果和后续图像处理的结果。

因此，我们首先需要对图像进行降噪处理，以减少噪声对图像的影响。

Matlab中有许多用于图像降噪的函数和工具包，例如medfilt2函数、wiener2函数和imnoise函数等。

其中，medfilt2函数可以实现中值滤波，它通过计算像素领域内的中值来替代当前像素的值，从而有效地降低图像中的脉冲噪声。

而wiener2函数可以实现维纳滤波，它利用图像的频谱信息和噪声模型来减少噪声的影响。

imnoise函数可以用于向图像中添加噪声，可以根据需要选择添加高斯噪声、盐和胡椒噪声等。

通过这些函数的组合使用，我们可以有效地对图像进行降噪处理。

除了降噪处理，图像修复还需要解决图像中的缺失和损坏问题。

图像中的缺失可以是由于损坏或丢失的像素引起的，而图像中的损坏可以是由于物理和环境因素引起的，例如划痕、水印、光照不足等。

对于这些问题，我们可以使用Matlab中的图像修复工具箱来进行修复。

Matlab中的图像修复工具箱包含了一系列的函数和算法，用于处理各种注水、缺失、损坏和失真等问题。

其中，最常用的算法是基于图像内插的方法，它通过对邻近像素的插值来恢复缺失或损坏的像素。

Matlab中的interp2函数可以实现二维图像的内插计算，它可以根据已知像素的位置和值来估计未知像素的值。

另外，Matlab还提供了一些其他的图像修复算法，例如基于梯度的方法、基于PDE的方法和基于深度学习的方法等。