matlab代码实现图像复原

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matlab代码实现图像复原

详 情 说 明

图像复原是数字图像处理中的经典课题，主要用于从退化图像中重建原始图像。常见的退化因素包括运动模糊、噪声干扰和光学散焦等。本文将解析三种核心复原算法及其实现原理。

一、逆滤波算法 逆滤波是最基础的频域复原方法，其核心思想是对退化函数进行逆向操作。在理想情况下，该算法能完美消除线性退化。但由于实际图像存在噪声，直接应用逆滤波会导致高频噪声放大。实现时需注意正则化处理，避免出现分母为零的情况。

二、维纳滤波算法 作为逆滤波的改进版本，维纳滤波引入了信噪比参数。该算法在频域中对复原结果进行最小均方差优化，能有效抑制噪声放大现象。实现时需要估计图像和噪声的功率谱，参数选择对结果影响显著。

三、Lucy-Richardson算法 这是一种基于最大似然估计的迭代复原算法，特别适合处理泊松噪声和已知点扩散函数的情况。该算法通过反复迭代不断优化图像估计值，每次迭代都会产生更接近真实图像的结果。但要注意控制迭代次数以防止过度拟合。

在实现这些算法时，通常需要先进行图像预处理（如灰度化、归一化），然后设计合适的点扩散函数。评估环节建议采用峰值信噪比和结构相似性等指标。实验报告应包含不同参数下的效果对比，以及算法在计算效率、抗噪性等方面的分析。