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兰州理工大学
计算机与通信学院本科毕业生
设计说明书
题目：基于运动图像复原的维纳滤波器设计;论文框架;一.图像复原研究背景;我们要进行图像复原，首先要将插入图片变为灰度图像。如图1-图2，当PSF为时。仿真效果图如图3
;;图7模糊图像图8恢复图像;图9模糊图像图10恢复图像;当PSF为未知时，点扩散函数与图像移动的像素点和角度有关，即通过估计点扩散方法可求得近似值，分别带入仿真程序恢复图像。无噪声情况下的图像恢复如图〔11〕-图〔12〕。有噪声情况下的图像恢复如图〔13〕-图〔14〕：;图13模糊图像图14恢复图像;图〔15〕模糊图像图〔16〕复原图像;;通过上图比照可知，维娜滤波复原法中，NCORR和ICORR对图像的复原效果优于其他复原法。维娜滤波器是给出了与原图像的平均二乘误差为最小的图像的恢复作用因子K。经过不断的反复仿真验证，经验值K在0-10之间取值效果比较好。当K取不同值时，图像恢复的效果图也不相同。当k=1时恢复效果最好。;当K=1时：;;;图像恢复是通过计算机处理，对质量下降的图像加以重建或恢复的处理过程，在图像恢复中，需建立造成图像质量下降的退化模型，然后运用相反过程来恢复原来图像，并运用一定准那么来判定是否得到图像的最正确恢复。
通过MATLAB仿真实验，使我们更加深刻和具体地了解到维纳滤波的原理、功能以及在图像处理方面的应用，噪声背景中检测微弱信号，接收机输出的信噪比越大，越容易;发现和检测到目标，而匹配滤波器就是在此最大输出信噪比准那么下的最正确线性滤波器；但维纳滤波是对噪声背景下的信号进行估计，它是最小均方误差准那么下的最正确线性滤波器。在实际的检测中我们发现采用维纳滤波复原可以取得比较好的效果，这个算法可以使估计的点扩散函数值更加接近它的真实值。;谢谢大家！
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