基于matlab图像复原技术解析

一、目的

1了解图像退化原因与复原技术分类化的数学模型；

2熟悉图像复原的经典与现代方法；

3热练掌握图像复原的应用；

4、通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的图像复原。

二、设计原理：

图像复原处理是建立在图像退化的数学模型基础上的，这个退化数学模型能够反映图像退化的原因。图像的退化过程可以理解为施加于原图像上的运算和噪声两者联合作用的结果，图像退化模型如图1所示，可以表示为：

1. 在测试图像上产生高斯噪声lena图-需能指定均值和方差；并用滤波器（自选）恢复图像；

噪声是最常见的退化因素之一，也是图像恢复中重点研究的内容，图像中的噪声可定义为图像中不希望有的部分。噪声是一种随机过程，它的波形和瞬时振幅以及相位都随时间无规则变化，因此无法精确测量，所以不能当做具体的处理对象，而只能用概率统计的理论和方法进行分析和处理。本文中研究高斯噪声对图像的影响及其去噪过程。

①高斯噪声的产生：

所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。一个高斯随机变量z的PDF可表示为：