【图像复原】基于维纳滤波+最小二乘+RC运动模糊图像复原附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

基于维纳滤波、最小二乘和RC(Radial Component)运模糊的图像复原是一种常见的复原方法,以下是一种可能的实现步骤:

  1. 图像建模:将模糊图像建模为运动模糊模型。运动模糊是由物体在相机曝光时间内移动导致的模糊效果,可用线性系统的卷积运算来描述。
  2. 参数估计:估计运动模糊的参数,包括运动方向和长度。可以通过分析图像中运动物体的轨迹或者使用专门的运动估计算法来获取参数。
  3. 复原滤波器设计:根据运动模糊参数设计维纳滤波器。维纳滤波器是一种最优的线性滤波器,可以最小化复原图像与原始图像之间的均方误差。
  4. 傅里叶变换:对模糊图像和维纳滤波器进行傅里叶变换,将它们转化到频域进行处理。
  5. 复原过程:在频域上执行复原操作。首先,通过将维纳滤波器应用于频域模糊图像来得到频域复原结果。然后,将复原结果转换回空域。
  6. 最小二乘:使用最小二乘方法对复原图像进行优化,以减少噪声和伪影。最小二乘优化可以通过求解一个线性方程组来实现。
  7. 结果评估:通过比较复原图像与原始图像之间的差异,使用适当的指标(如峰值信噪比、结构相似性指数等)来评估复原结果的质量。

需要注意的是,图像复原是一个复杂的问题,涉及到多种技术和方法。在实际应用中,还需要根据具体情况进行参数调整和算法改进,以获得更好的复原效果。此外,还可以考虑其他的图像复原方法,如基于深度学习的方法等。

⛄ 部分代码

function psnr_Value = PSNR(A,B)% PSNR (Peak Signal to noise ratio) if (size(A) ~= size(B))   error('The size of the 2 matrix are unequal')    psnr_Value = NaN;   return; elseif (A == B)   disp('Images are identical: PSNR has infinite value')    psnr_Value = Inf;   return;   else     maxValue = double(max(A(:)));     % Calculate MSE, mean square error.    mseImage = (double(A) - double(B)) .^ 2;    [rows columns] = size(A);         mse = sum(mseImage(:)) / (rows * columns);     % Calculate PSNR (Peak Signal to noise ratio)    psnr_Value = 10 * log10( 255^2 / mse);end  end % function END

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 曾敬枫.基于MATLAB维纳滤波算法在图像复原实验的应用[J].现代计算机:上下旬, 2014.

[2] 王敏,周树道,杨忠,等.一种基于刃边函数和最优窗维纳滤波的运动模糊图像复原方法.CN202010292779.4[2023-07-18].

[3] 李曼.约束最小二乘法实现退化图像复原[J].电脑知识与技术, 2015(9X):2.DOI:10.14004/j.cnki.ckt.2015.2988.

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