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1、实验五、图象复原一、实验目的1．了解图象退化的几种原因；2．掌握对相应退化原因的复原方法。二、实验内容1．使用函数fspecial()和imfilter()模拟产生退化图象；2．对于不同的噪声引起图像的退化，采用不同的滤波方法复原图象。3．学会使用维纳滤波器deconvwnr()函数对图像进行复原的方法。三、实验步骤1．加性噪声退化图象用imnoise()函数给图象加噪声，如增加高斯白噪声。使用平滑滤波器对其进行滤波，可达到复原图像的效果x=imread(‘cameraman.tif’);x=imnoise(x,’gaussian’)imshow(x)h=fspecial(‘
2、average’)y=imfilter(x,h);figureimshow(y)172、周期噪声退化图像对于周期噪声可以通过频域滤波来减弱或消除，实现复原图像。实验五文件夹中有被正弦周期噪声污染退化的图像'pout_g_64.bmp'，使用理想带阻滤波器对其频域滤波，复原图像。(1)pout_g_64.bmp图像及其傅立叶谱见下图。1717(2)构造理想带阻滤波器closeallx=imread('pout_g_64.bmp');xm=size(x,1);xn=size(x,2);M2=floor(xm/2);N2=floor(xn/2);u=-M2:1:M2-1;v=-N2
3、:1:N2-1;[U,V]=meshgrid(u,v);D=sqrt(U.^2+V.^2);D0=64;W=4;H=double(D<(D0-W/2)
4、D>(D0+W/2));figureMesh(U,V,H);title('D0=64,W=4,理想带阻滤波器')思考：使用上述理想带阻滤波器对’pout_g_64.bmp’17图像进行频域滤波，得到复原图像，结果类似下图。closeallx=imread('pout_g_64.bmp');xm=size(x,1);xn=size(x,2);M2=floor(xm/2);N2=floor(xn/2);u=-M2:1:M2-1;v
5、=-N2:1:N2-1;[U,V]=meshgrid(u,v);D=sqrt(U.^2+V.^2);D0=64;W=4;H=double(D<(D0-W/2)
6、D>(D0+W/2));F=fft2(x);f=fftshiFt(F);G=f.*H;subplot(121)imshow(real(G));title('频域滤波')GG=fftshift(G);I=ifft2(GG);subplot(122)imshow(uint8(I))title('复原后图像')173、运动模糊退化图像给图像添加运动模糊，使用deconvwnr（）维纳滤波器进行图像复原。closeallI=i
7、mread('cameraman.tif');imshow(I)title('originalimage')len=31;17theta=10;PSF=fspecial('motion',len,theta);%len模糊长度，theta运动角度Iblurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv');%对图像进行运动模糊figureimshow(Iblurred)title('blurredimage')17Irestored=deconvwnr(Iblurred,PSF);%使用维纳滤波器复原图像figureimshow(Irestored)t
8、itle('retoredimage')思考：17修改deconvwnr()函数的参数PSF，使len和theta分别为原来的2倍，观察结果，体会真实PSF在图像复原中的重要性。PSF1=fspecial('motion',2*len,theta)，PSF2=fspecial('motion',len,2*theta)closeallI=imread('cameraman.tif');len=31;theta=10;PSF=fspecial('motion',len,theta);%len模糊长度，theta运动角度Iblurred=imfilter(I,PSF,'circu
9、lar','conv');%对图像进行运动模糊PSF1=fspecial('motion',2*len,theta);%len模糊长度，theta运动角度PSF2=fspecial('motion',len,2*theta)Irestored=deconvwnr(Iblurred,PSF1);%使用维纳滤波器复原图像subplot(1,2,1)imshow(Irestored)title(',2*lenretoredimage')Irestored=deconvwnr(Iblurred,PSF2);%使
