1、 院系： 班級(jí)： 姓名： 序號(hào)： 專題四 圖像復(fù)原實(shí)驗(yàn)內(nèi)容已知一圖象p04-03-01，設(shè)計(jì)一低通濾波器將其退化，再對(duì)退化后的圖象施加高斯噪聲。利用低通濾波器的系統(tǒng)函數(shù)作為退化函數(shù)（低通濾波器的截止頻率自行設(shè)定），采用逆濾波方式和維納濾波將其重新復(fù)原，并比較復(fù)原結(jié)果。算法思想（1） 逆濾波復(fù)原對(duì)退化圖像g（x,y）作二維離散傅里葉變換，得到G(u,v);計(jì)算系統(tǒng)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)h(x,y)(一般書上的計(jì)算式直接給的H(u,v)的二維傅里葉變換，得到H(u,v)（這一步值得注意的是，通常h（x,y）的尺寸小于g(x,y)的尺寸。為了消除混疊失真效應(yīng)引起的誤差，需要把h(x,y)的尺寸延拓）；計(jì)算,N(

2、u,v)為噪聲函數(shù)（F（u，v）=G（u，v）/H（u，v）計(jì)算F（u,v）的傅里葉逆變換得到f(x,y)（2） 維納濾波復(fù)原計(jì)算圖像g(x,y)的二維離散傅里葉變換得到G(u,v)計(jì)算點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)h(u,v)的二維離散傅里葉變換估算圖像的功率譜密度Pf和噪聲的譜密度Pn計(jì)算圖像的估計(jì)值F(u,v)計(jì)算F（u,v）的逆傅氏變換，得到恢復(fù)后的圖像f(x,y)程序設(shè)計(jì)I1=imread(p04-03-01.bmp);I=double(I1);M,N=size(I);f=fft2(I);g=fftshift(f);n=3;d0=20;n1=fix(M/2);n2=fix(N/2);%向下取整for i

3、=1:M for j=1:N d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2); H(i,j)=1/(1+0.414*(d/d0)(2*n); g(i,j)=H(i,j)*g(i,j);%h為退化函數(shù)（傳遞函數(shù)H(u,v)），右邊g(i,j)為原始圖像的fft，左邊g(i,j)為退化圖像的fft %G(i,j)=g(i,j); endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g);subplot(221),imshow(g)title(低通濾波退化圖);J=imnoise(g,gaussian,0,0.005);subplot(222),imshow(J)title

4、(退化且添加高斯噪聲);P=fft2(P);F0=fftshift(fft2(J);F1=F0./H;I2=ifft2(fftshift(F1);subplot(223);imshow(uint8(I2)title(逆濾波復(fù)原)K=0.000004;for u=1:M for v=1:N d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2); H(u,v)=1/(1+0.414*(d/d0)(2*n); H0(u,v)=(abs(H(u,v)2; H1(u,v)=H0(u,v)/(H(u,v)*(H0(u,v)+K); endend F2=H1.*F0; I3=ifft2(fftshift(F2);

5、subplot(2,2,4); imshow(uint8(I3); title(維納濾波復(fù)原圖); 運(yùn)行結(jié)果結(jié)果分析當(dāng)噪聲為0，則采用逆濾波恢復(fù)法能完全再現(xiàn)原圖像。若噪聲存在，而且H（u，v）很小或?yàn)榱銜r(shí)，則噪聲被放大。理論上說，因?yàn)榫S納濾波綜合了退化函數(shù)和噪聲統(tǒng)計(jì)特性兩個(gè)方面進(jìn)行復(fù)原處理，其目標(biāo)是尋找一個(gè)濾波器，使得復(fù)原后圖像與原始圖像的均方誤差最小。維納濾波對(duì)高斯白噪聲的圖像濾波效果較好，具有比較好的選擇性，可以更好地保存圖像的邊緣和高頻細(xì)節(jié)信息。專題五 圖象重建實(shí)驗(yàn)內(nèi)容2. 根據(jù)傅立葉反變換實(shí)施圖象重建0000000000000000000000000000000011111111111

6、00001111111111100000000001111100000000011111000000000111110000000001111100000000011111000000000111110000000001111100000000001111111111100001111111111100000000000000000000000000000000算法思想先將z圖像給構(gòu)建出來，然后通過調(diào)用radon函數(shù)讓圖像在不同方向上投影，再調(diào)用iradon函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像重建程序設(shè)計(jì)clc;f=zeros(15,15);f(3,3:13)=1;f(4,3:13)=1;f(5,9:13)=1;f(6,8:12)=1;f(7,7:11)=1;f(8,6:10)=1;f(9,5:9)=1;f(10,4:8)=1;f(11,3:7)=1;f(12,3:13)=1;f(13,3:13)=1;subplot(121);imshow(f);title(Z);theta1=0:10:170;%R1采用18個(gè)角度投影,拉登變換的方向角度R1,xp=radon(f,theta1);%x