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个人收集整理 仅供参考学习 个人收集整理 仅供参考学习 PAGE / NUMPAGES 个人收集整理 仅供参考学习 河南工业大学实验报告 课 程 数字图像处理 实验名称 图像噪声处理与复原 院 系____信息科学与工程学院 专业班级__ 电科1001 _____ 姓名____李海权__ 学 号___201048360117________ 指导老师： 王贵财 日 期 2013.6.6 实验四 图像噪声处理与复原 1 实验目地 掌握噪声模拟和图像滤波函数地使用方法 了解图像复原地Matlab实现方法 2 实验内容 1.模糊与噪声 2.对图像‘flowers.tif’分别采用运动PSF和均值滤波PSF进行模糊. clear all; close all; I=imread(G:\lia.jpg); figure(1); imshow(I); title(原始图像); I=I(350+[1:600],300+[1:600],:); %剪切图像 figure(2); subplot(3,3,1); imshow(I);title(截取部分原始图像); len=30; %运动位移 theta=10; %运动角度 PSF=fspecial(motion,len,theta); blurred=imfilter(I,PSF,circular,conv); subplot(3,3,2); imshow(blurred); title(模糊图像); %%%%%%%% 维纳滤波复原 %%%%%% wnr1=deconvwnr(blurred,PSF); %真实PSF subplot(3,3,3); imshow(wnr1);title(真实PSF 复原图像); %非真实PSF wnr2=deconvwnr(blurred,fspecial(motion,2*len,theta));b5E2RGbCAP subplot(3,3,4); imshow(wnr2);title(非真实PSF 复原图像); %非真实PSF wnr3=deconvwnr(blurred,fspecial(motion,len,2*theta));p1EanqFDPw subplot(3,3,5); imshow(wnr3);title(非真实PSF 复原图像); %使用维纳滤波复原函数deconvwnr 复原模糊噪声图像 noise=0.1*randn(size(I)); BlurredNoisy=imadd(blurred,im2uint8(noise)); subplot(3,3,6); imshow(BlurredNoisy);title(增加模糊噪声图像); wnr4=deconvwnr(BlurredNoisy,PSF); subplot(3,3,7); imshow(wnr4);title(增加模糊噪声真实PSF 复原图像); %设置信噪比地复原结果 NSR=sum(noise(:).^2)/sum(im2double(I(:)).^2); %计算信噪比DXDiTa9E3d wnr5=deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NSR); subplot(3,3,8); imshow(wnr5);title(设置信噪比地复原图像); %设置自相关函数地复原结果 NP=abs(fftn(noise)).^2; %噪声能量谱密度 NCORR=fftshift(real(ifftn(NP))); %噪声自相关函数 IP=abs(fftn(im2double(I))).^2; %图像能量谱密度 ICORR=fftshift(real(ifftn(IP))); %图像自相关函数 wnr6=deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NCORR,ICORR); subplot(3,3,9); imshow(wnr6);title(设置自相关函数地复原图像); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5 figure(3); subplot(2,2,1); I=imread(G:\lia.jpg); imshow(I) H=fspecial(motion,50,45); %运动PSP motionblur=imfilter(I,H); subplot(2,2,2); imshow(motionblur) H=fspecial(disk,10); %均值滤波PSP averageblur=imfilter(I,H); subplot(2,2,3); ims