Deblur с упорядоченным фильтром

Используйте функцию deconvreg для deblur изображение с помощью упорядоченного фильтра. Упорядоченный фильтр может использоваться эффективно, когда ограниченная информация известна об аддитивном шуме.

Чтобы проиллюстрировать, этот пример моделирует размытое изображение путем свертки к Гауссову фильтру PSF с изображением (использующий imfilter). Аддитивный шум в изображении моделируется путем добавления Гауссова шума отклонения V к размытому изображению (использующий imnoise):

  1. Считайте изображение в рабочую область MATLAB®. Обрезка использования в качестве примера, чтобы уменьшать размер изображения, чтобы быть deblurred. Это не необходимый шаг в deblurring операциях. 

    I = imread('tissue.png');
I = I(125+[1:256],1:256,:);
figure, imshow(I)
title('Original Image')

    Отобразите любезность Алан В. Партин

  2. Создайте PSF.

    PSF = fspecial('gaussian',11,5);

  3. Создайте моделируемую размытость в изображении и добавьте шум.

    Blurred = imfilter(I,PSF,'conv');

V = .02;
BlurredNoisy = imnoise(Blurred,'gaussian',0,V);
figure, imshow(BlurredNoisy)
title('Blurred and Noisy Image')

  4. Используйте deconvreg для deblur изображение, указывая, что PSF раньше создавал размытость и шумовую степень, NP.

    NP = V*prod(size(I)); 
[reg1 LAGRA] = deconvreg(BlurredNoisy,PSF,NP);
figure,imshow(reg1)
title('Restored Image')

Уточнение результата

Можно влиять на результаты развертки путем обеспечения значений для дополнительных аргументов, поддержанных функцией deconvreg. Используя эти аргументы можно задать шумовое значение степени, область значений, в которой deconvreg должен выполнить итерации, когда это сходится на оптимальном решении и операторе регуляризации, чтобы ограничить развертку. Чтобы видеть влияние этих дополнительных аргументов, смотрите пример Изображения Deblurring Используя Упорядоченный Фильтр.

Смотрите также

| | |

Связанные примеры

Больше о

Документация Image Processing Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте