Project 4 - 图像恢复1

【图像恢复1】项目概述 本项目主要涉及图像处理中的图像模糊、噪声添加与恢复技术。根据提供的描述，我们将按照以下四个步骤进行操作： 1. **实现模糊滤波器** 模糊滤波是图像处理中常见的操作，用于平滑图像并减少局部细节。在本项目中，我们需要根据《数字图像处理（第三版）》中的公式（5.6-11）实现一个模糊滤波器。这个滤波器通常涉及卷积操作，将一个模糊核应用到图像上，以降低高频成分，使图像变得平滑。参数a和b设置为0.1，T设置为1，这些参数将影响滤波效果。 2. **添加高斯噪声** 高斯噪声是一种常见的图像噪声模型，其分布符合正态分布，均值为0，方差为500。在已模糊的图像上添加这种噪声，可以模拟现实世界中可能出现的图像质量退化情况，例如传感器噪声或传输错误。 3. **逆滤波恢复** 逆滤波是一种基本的图像恢复方法，通过使用模糊核的逆来试图去除噪声。然而，由于直接逆滤波可能会放大噪声，因此这种方法在实际应用中可能效果不佳，尤其是在存在高斯噪声的情况下。 4. **参数化维纳滤波器** 维纳滤波器是一种更高级的恢复方法，它基于最小化均方误差的优化策略，考虑了图像的信噪比。我们需要实现参数化的维纳滤波器，至少使用三种不同的参数值，对比分析其恢复效果与逆滤波的结果。 **项目要求** 项目提交应包括以下三部分： 1. **算法描述和文档**：详细说明每个步骤的实施过程，包括所使用的数学原理和公式。 2. **代码**：使用MATLAB编写的实现上述步骤的代码，需清晰注释，便于理解。 3. **结果图像**：展示原始图像、模糊图像、加噪图像以及使用逆滤波和维纳滤波恢复后的图像，以便于视觉评估。 **提交方式和截止日期** 1. **文件格式**：所有文件应打包为WINZIP文件，文件名格式为“hm4-姓名-学号”。 2. **提交邮箱**：将作业发送至dip2016@126.com。 3. **截止日期**：2019年12月10日前完成并提交。 在实施过程中，遵循学术规范至关重要，确保所有工作都是独立完成的，任何抄袭行为都将导致成绩大幅下降。完成此项目不仅能够提升对图像处理理论的理解，还将提高实际编程解决复杂问题的能力。