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实验三 图像复原 1、编写逆滤波复原的程序对图fig3-1-1.bmp进行图像复原。此图像的退化函数为：，其中，M=366，N=364。采用全逆滤波和不同的截止半径对其进行复原，并与原图像fig3-1-2.bmp进行比较。 退化图像fig3-1-1.bmp 原始图像fig3-1-2.bmp I=imread(D:\fig3_1_1.bmp); figure,imshow(I) fftI=fft2(I); M=366;N=364; for u=1:M for v=1:N D(u,v)=sqrt(u^2+v^2); H(u,v)=exp((-0.0025*((u-M/2)^2+(v-N/2)^2))^(5/6)); if D(u,v)M M(u,v)=1; else D(u,v)=M M(u,v)=1/H(u,v); end end end fftF=M(u,v).*fftshift(fftI); F=ifft2(fftF); figure,imshow(real(F)) 2、对退化图像fig3-1-1.bmp进行维纳滤波，并与全滤波结果进行比较。 对上式中的K值取不同值，寻找最好的效果。 3、对图Fig5_3.bmp完成教材P129程序，修改不同参数并且加入适当的噪声，比较维纳滤波效果。添加噪声的函数为imnoise。 Fig5_3.bmp I=imread(D:\Fig5_3.bmp); figure(1);imshow(I); LEN=30; THETA=75; PSF=fspecial(motion,LEN,THETA); MF=imfilter(I,PSF,circular); figure(2),imshow(MF); noise=imnoise(zeros(size(I)),gaussian,0,0.01); MFN=imadd(MF,im2uint8(noise)); figure(3),imshow(MFN) NSR= sum(noise(:).^2)/sum(MFN(:).^2); wnr1=deconvwnr(MFN,PSF,NSR); figure(4),imshow(wnr1,[]);
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