matlab 直接逆滤波,图像复原之直接逆滤波

最新推荐文章于 2025-03-23 22:00:09 发布
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文章标签： matlab 直接逆滤波
本文介绍了使用MATLAB进行图像复原的直接逆滤波方法，通过计算傅里叶变换、退化函数及逆滤波过程，探讨了如何处理噪声问题并给出了MATLAB代码示例。实验结果显示，适当选择滤波半径对于提高复原效果至关重要。

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由退化函数H退化的图像复原的最简单的方法是直接作逆滤波，设图像退化前的傅里叶变换为F(u,v)，退化后的傅里叶变换为G(u,v)，系统函数即退化函数的傅里叶变换为H(u,v)。函数

所谓直接逆滤波，就是用退化函数除退化图像的傅里叶变换，获得退化前图像的傅里叶变换的估计，ui

d4b862c6c539aa37416e911aa36565da.png为F(u,v)的估计，则

72a77f735f7ff719fa5de39834f4a664.png，同时

689af337deee17f69e064893c57208a0.png，其中N(u,v)为噪声的傅里叶变换。所以，可得

9c409fa3303c5c9db110a098aede0c0a.png，由该式可知，即便知道退化函数，也不能准确的复原图像，由于N(u,v)未知，甚至有更糟的状况是

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蒙霄阳
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基于Matlab逆滤波技术的图像恢复
qq1744828575的博客
05-29 612
一、项目背景与意义在数字图像处理领域，图像恢复是一个重要的研究方向。由于摄像设备与物体之间的相对运动、系统误差、畸变、噪声等多种因素，图像在获取和传输过程中往往会出现模糊或失真。为了提升图像质量，还原图像的真实信息，本项目采用逆滤波技术进行图像恢复。通过本项目的研究，旨在提高模糊图像的清晰度，为后续的图像处理和分析提供更为准确的数据基础。二、逆滤波技术原理逆滤波是一种用于图像复原的滤波方法，其基本思想是通过反卷积的方式将模糊图像恢复成清晰图像。
matlab逆滤波复原代码-Image_restoration:图像处理从内核恢复模糊图像
06-01
matlab逆光光盘代码图像修复 图像处理从内核恢复模糊图像。 “ImageRestoration.m”——在 Matlab 中实现一个 GUI，用于应用逆滤波、截断逆滤波、维纳滤波和约束最小二乘滤波“metrics.m”——一个用户定义的函数来计算 PSNR 和 SSIM。 在“ImageRestoration.m”中被调用 “Butter_LPF.m” - 一个用户定义的函数，用于在具有指定半径和顺序的变换域中创建 Butterwort 过滤器 “Sample_Images” - 包含一些模糊图像、内核和地面实况图像的文件夹 “create_blurred_img” - A如果已知地面实况图像和模糊内核，则用于创建模糊图像的代码
使用逆滤波法、维纳滤波法、约束最小二乘法、Lucy - Richardson算法恢复运动降质图像的Matlab代码
最新发布
huanghm88的专栏
03-23 432
替换成你自己的图像文件名。
matlab图像复原(逆滤波、维纳滤波等)
05-27
这是用matlab实现图像复原的程序，包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘方滤波。
matlab实现图像逆滤波复原
anxinbuxinan的博客
06-14 2543
逆滤波的优点是能够实现比较精确的图像复原，适用于受到线性模糊（如运动模糊）的影响的图像。但是，逆滤波也有一些局限性，例如它对噪声的敏感性比较高，不能处理非线性模糊和噪声等问题。逆滤波是一种用于图像复原的滤波方法，其基本思想是将模糊图像通过反卷积的方式恢复成清晰图像。对频域数据应用逆滤波器：构造一个逆滤波器，将模糊图像的频域数据进行反卷积处理，得到清晰的图像。将被模糊的图像转化到频域：通过傅里叶变换或小波变换等方法，将原始图像的空间域表示转化为频域表示。
在matlab逆滤波进行复原,逆滤波法在图像复原中的应用
weixin_42520656的博客
03-18 1058
逆滤波法在图像复原中的应用吴雪垠;吴谨;张鹤【期刊名称】《信息技术》【年(卷),期】2011(000)010【摘要】针对逆滤波图像复原算法进行研究,在已知系统退化模型的情况下,对退化图像使用逆滤波算法进行复原,再对复原后的图像进行平滑处理,使其更接近于原始图像.文中使用VisualC++6.0和Matlab作为开发工具,实验表明该上述算法具有简单可靠等优点,能使图像质量得到改善.%This pap...
在matlab逆滤波进行复原,用逆滤波和维纳滤波进行图像复原[稻谷书苑]
weixin_26775679的博客
03-18 2723
《用逆滤波和维纳滤波进行图像复原[稻谷书苑]》由会员分享，可在线阅读，更多相关《用逆滤波和维纳滤波进行图像复原[稻谷书苑](6页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、用逆滤波和维纳滤波进行图像复原在图像的获取、传输以及记录保存过程中，由于各种因素，如成像设备与目标物体的相对运动，大气的湍流效应，光学系统的相差，成像系统的非线性畸变，环境的随机噪声等原因都会使图像产生一定程度的退化，图像退化的典型表现...
逆滤波复原法.zip_MATLAB 逆滤波_MATLAB逆滤波_逆滤波matlab_逆滤波复原_逆滤波法
07-13
在matlab中使用逆滤波复原法进行图像复原
tuxianghuifu.rar_matlab全逆滤波_图像复原_图像恢复_图像退化_维纳
09-24
图像恢复（复原） 图像复原技术就是将图像退化过程模型化，并且采用相反...请采用全逆滤波和不同截止半径的逆滤波对其进行复原，并与原图像fig3_1.bmp进行比较。再采用维纳滤波对其进行复原，并与逆滤波结果进行比较。
Matlab中用逆滤波和维纳滤波恢复模糊图像
03-01
对已知图像进行模糊处理,用逆滤波和维纳滤波恢复图像，有Matlab程序和自己试验后的结果及简要的分析讨论
matlab逆滤波复原代码-AQuaSI:水族馆
06-01
matlab逆光光盘代码水族馆 该存储库包含论文的实现 F. Schirrmacher、C. Riess 和 T. Köhler，“逆成像问题的自适应分位数稀疏图像 (AQuaSI) 先验”，IEEE 计算成像交易，第一卷。 6，第 503-517 页，2020，doi：10.1109/TCI.2019.2956888。 如果您在工作中使用此代码，请引用： @ARTICLE{8931625, author={F. {Schirrmacher} and C. {Riess} and T. {K\"ohler}}, journal={IEEE Transactions on Computational Imaging}, title={Adaptive Quantile Sparse Image (AQuaSI) Prior for Inverse Imaging Problems}, year={2020}, volume={6}, pages={503--517}, doi={10.1109/TCI.2019.2956888}} 入门 要下载代码，请使用以下命令分叉存储库或克隆它： g
matlab实现维纳滤波逆滤波
01-09
压缩包里面有6个.m文件, blurring.m用于给图像增加抖动效果 inverseFilter.m是不考虑噪声的逆滤波 inverseFilterWithNoise.m是考虑噪声的逆滤波 wienerFiltering.m是维纳滤波 另外两个是辅助函数
matlab逆滤波复原代码-qmm:半二次标准的Python二次主最小化(MM)优化算法。逆问题、图像恢复、去噪、
06-01
matlab逆光光盘代码Q-MM：用于二次多项化-最小化的 Python 工具箱 Q-MM 是 Majorize-Minimize Quadratic 优化算法的 Python 实现。 这里提供的算法来自 [1] C. Labat and J. Idier, “Convergence of Conjugate Gradient Methods with a Closed-Form Stepsize Formula,” J Optim Theory Appl, p. 18, 2008. 和 [2] E. Chouzenoux, J. Idier, and S. Moussaoui, “A Majorize–Minimize Strategy for Subspace Optimization Applied to Image Restoration,” IEEE Trans. on Image Process., vol. 20, no. 6, pp. 1517–1528, Jun. 2011, doi: 10.1109/TIP.2010.2103083. 有关更多背景信息，请参阅。 如
逆滤波实现图像复原
06-05
逆滤波实现图像复原的算法，而且复原效果很好
DFT的matlab源代码-Inverse-Filtering:使用逆滤波进行图像还原
05-26
DFT的matlab源代码逆滤波 使用逆滤波进行图像还原 full_inverse.py 全逆滤波器 trunc_inverse.py 截断逆滤波器 wiener_filter.py 维纳过滤器 cls_constant_y.py 常数Y项约束的最小二乘 cls_iterative_y.py 用迭代计算的Y项约束最小二乘 image_metrics.py 已知地面实况时计算SSIM，PSNR等指标 gui.py 具有上述功能的GUI my_2d_dft 我对2D DFT和IDFT的实现
统计信号处理-使用维纳滤波和逆滤波对图像进行恢复-matlab仿真-附代码
qq_22471349的博客
02-22 3973
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Matlab数字图像处理——图像复原与滤波算法应用方法
小嘤熊的博客
02-01 4396
图像处理领域一直以来都是计算机科学和工程学的一个重要方向，图像复原则是其中一个重要的研究方向之一。图像复原旨在通过运用各种滤波算法，对图像进行去噪、恢复和改善，以提高图像的质量和可视化效果。
【图像处理】使用逆滤波器和维纳滤波器进行图像恢复（Matlab实现）
weixin_46039719的博客
03-12 1906
逆滤波器是一种简单直接的图像恢复方法，旨在尝试反转导致图像模糊的过程。逆滤波器直接应用于图像的傅里叶变换，通过将受损图像的频率分量除以系统函数的估计值，来尝试恢复原始图像。然而，逆滤波器容易受到噪声的影响，可能会导致图像恢复结果出现振铃效应或者过度放大噪声的问题。维纳滤波器是一种更加复杂和鲁棒的图像恢复方法，旨在平衡图像恢复的信号增强和噪声抑制。维纳滤波器不仅考虑了模糊系统的频率响应，还考虑了输入信号和噪声的统计特性。因此，它可以更好地应对图像中存在的噪声，避免逆滤波器可能出现的振铃效应和噪声放大问题。
基于matlab的退化图像复原（二）------逆滤波复原
weixin_34007291的博客
07-03 2890
差不多就是这个理论，傅里叶变换之后除掉退化函数的傅里叶变换，就变回来了。 说是这么说，写出来就是这样。手写公式简单得多，人懒就是任性。 matlab代码。 clc I=imread('src.png'); I0=rgb2gray(I); subplot(231); imshow(I0); title('src'); [m,n]=size(I0); F=fft...
matlab 逆滤波复原
06-02
逆滤波是一种图像复原技术，用于在受到模糊和噪声影响的图像上进行恢复。Matlab提供了许多函数来实现逆滤波复原，其中最常用的是`deconvreg`和`deconvwnr`函数。 `deconvreg`函数使用正则化方法进行逆滤波，这可以有效地控制噪声的影响。语法如下： ``` J = deconvreg(I, PSF, lambda) ``` 其中，`I`是输入图像，`PSF`是点扩散函数，`lambda`是正则化参数。函数输出`J`是逆滤波复原后的图像。 `deconvwnr`函数使用维纳滤波进行逆滤波，维纳滤波可以同时考虑噪声和图像的特性，因此可以得到更好的复原效果。语法如下： ``` J = deconvwnr(I, PSF, NSR) ``` 其中，`I`是输入图像，`PSF`是点扩散函数，`NSR`是信噪比。函数输出`J`是逆滤波复原后的图像。 需要注意的是，逆滤波复原存在一定的风险，因为它可能会放大噪声并导致图像出现伪影。因此，在使用逆滤波进行图像复原时，需要谨慎选择算法和参数，并进行适当的后处理。
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