【老生谈算法】matlab与图像处理.doc

【图像复原技术及其在MATLAB中的应用】 图像复原技术是数字图像处理领域不可或缺的一部分，它致力于恢复图像的原始清晰度，消除由于设备、环境等因素导致的图像退化。图像退化可能由多种原因造成，例如光学系统像差、成像衍射、非线性畸变、感光非线性、相对运动、大气湍流以及随机噪声等。图像复原的核心在于分析退化原因，建立退化模型，并通过逆过程进行恢复。 在数字图像处理中，图像复原通常通过数学模型来表达，即退化图像\( g \)可以用点扩散函数(PSF) \( H \)和原始图像\( f \)之间的关系来描述：\( g = Hf + n \)，其中\( n \)代表附加噪声。理解PSF的重要性在于，它是恢复高质量图像的关键，因为它描述了图像退化的具体方式。 MATLAB作为强大的数值计算和可视化工具，提供了丰富的图像处理和复原功能。其图像处理工具箱包含了几个预定义的图像复原函数： 1. **维纳滤波器**：`deconvwnr`函数基于维纳滤波理论进行图像恢复，适用于已知PSF的情况。其调用格式为`J=deconvwnr(I,PSF,NCORR,ICORR)`，其中`I`是输入图像，`PSF`是点扩散函数，`NCORR`和`ICORR`分别表示信噪比和图像自相关函数。 2. **约束最小二乘滤波器**：`deconvreg`函数使用波约束最小二乘滤波方法，适用于更复杂的恢复任务。调用格式为`J=deconvreg(I,PSF,NP,LRANGE,REGOP)`，参数`NP`、`LRANGE`和`REGOP`分别控制滤波器的参数。 3. **Lucy-Richardson算法**：`deconvlucy`函数基于迭代算法实现图像恢复，适用于未知PSF的情况。 此外，MATLAB还允许用户自定义恢复函数，以适应不同的复原需求。在实际应用中，如果PSF未知，盲解卷积算法可能更为适用，尽管其恢复效果可能不如维纳滤波或约束最小二乘滤波，但在某些情况下能提供良好的恢复效果。 在进行图像复原时，通常需要经过以下步骤： 1. 分析退化原因：了解导致图像质量下降的具体因素。 2. 建立退化模型：根据分析结果构建数学模型，如线性位移不变模型。 3. 反演推演：利用数学工具反向操作以恢复图像。 4. 应用恢复算法：选择合适的恢复函数，如上述MATLAB提供的函数，对图像进行处理。 5. 结果评估：对比恢复后的图像质量和原始图像，以验证算法的有效性。 MATLAB提供了强大且灵活的工具，使得图像复原技术能够在实践中得以广泛应用，无论是对于科研还是工业领域，都能有效提升图像的视觉质量和后续处理的效果。