1 简介

2 部分代码
%%% Demo of image deconvolution %%%BlurRadius = 3;NoiseLevel = 0.005;lambda = 4e3;uexact = double(imread('einstein.png'))/255;% Construct the blur filter[x,y] = meshgrid(1:size(uexact,2),1:size(uexact,1));psf = double((x-size(uexact,2)/2).^2 ...+ (y-size(uexact,1)/2).^2 <= BlurRadius^2);psf = psf/sum(psf(:));% Simulate a noisy and blurry imagef = real(ifft2(fft2(uexact).*fft2(fftshift(psf))));f = f + randn(size(uexact))*NoiseLevel;% Debluru = tvdeconv(f,lambda,psf);compareimages(f,'Input',u,'Deblurred');
3 仿真结果

4 参考文献
[1]谈晶圩. 基于改进的全变分图像去噪算法研究[J]. 南京邮电大学学报:自然科学版, 2020, 40(2):6.
博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。
部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
本文介绍了一种基于全变分(TV)正则化的图像去模糊方法,并通过Matlab代码实现了一个具体的例子。该方法首先构造模糊核并模拟了一个模糊且含有噪声的图像,然后使用TV去噪算法进行去模糊处理,最后对比了处理前后的图像效果。
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