數(shù)字圖像的加噪方法與模糊方法

1、實(shí)驗(yàn)5圖像復(fù)原專業(yè)：信計(jì)1401班 姓名：黃露露推薦精選學(xué)號(hào)：1408060102一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?）掌握數(shù)字圖像的加噪方法與模糊方法（2）掌握含噪圖像的去噪方法（3）掌握數(shù)字圖像的復(fù)原方法二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容（1）掌握數(shù)字圖像的加噪方法（2）掌握含噪圖像的去噪方法（3）掌握數(shù)字圖像的模糊方法（4）應(yīng)用復(fù)原函數(shù)進(jìn)行圖像的復(fù)原三、核心代碼數(shù)字圖像的加噪方法 給圖像添加噪聲I=imread(rice.png);Noisy1=imnoise(I,speckle,0.1);noise=0.1*randn(size(I);Noisy2=imadd(I,im2uint8(noise);figure,subplot(

2、2,2,1),imshow(I),title(原圖像);推薦精選subplot(2,2,2),imshow(Noisy1),title(speckle隨機(jī)噪聲圖像);subplot(2,2,3),imshow(Noisy2),title(自定義隨機(jī)噪聲圖像);%生成鹽噪聲矩陣，即有些隨機(jī)像素的值為255，其余為0salt=255*(fix(0.01+rand(size(I);Noisy3=imadd(I,im2uint8(salt);subplot(2,2,4),imshow(Noisy3),title(自定義隨機(jī)噪聲圖像);含噪圖像的去噪方法I=imread(rice.png);%噪聲生成器

3、noisy=imnoise(I,gaussian,0.1);推薦精選%濾波器模板生成ave_h=fspecial(disk,3);%圖像濾波函數(shù)denoisy1=imfilter(noisy,ave_h);denoisy2=medfilt2(noisy,3,3);figure,subplot(2,2,1),imshow(I),title(原圖像);subplot(2,2,2),imshow(noisy),title(含高斯噪聲圖像);subplot(2,2,3),imshow(denoisy1),title(均值濾波圖像);subplot(2,2,4),imshow(denoisy2),tit

4、le(中值濾波圖像);對(duì)rice.png創(chuàng)建運(yùn)動(dòng)模糊、高斯模糊、均值模糊的濾波器，并對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理，對(duì)比不同方法的模糊效果推薦精選I=imread(rice.png);I=I(1:120,1:100); %I=rgb2gray(I);PSF=fspecial(motion,31,11);J=imfilter(I,PSF,conv);figure,subplot(2,2,1),imshow(I);title(源圖像)subplot(2,2,2),imshow(J),title(運(yùn)動(dòng)模糊圖像)PSF=fspecial(disk,5);J=imfilter(I,PSF,conv);subplot

5、(2,2,3),imshow(J),title(均值模糊圖像)PSF=fspecial(gaussian,31,3);J=imfilter(I,PSF,conv);subplot(2,2,4),imshow(J),title(高斯模糊圖像)推薦精選對(duì)一幅含噪的模糊圖像進(jìn)行魏納濾波復(fù)原I=imread(rice.png);psf=fspecial(motion,31,11);blurred=imfilter(I,psf,full);wnr=deconvwnr(blurred,psf);figure,subplot(2,2,1),imshow(I),title(原圖像)subplot(2,2,2)

6、,imshow(blurred),title(運(yùn)動(dòng)模糊圖像)subplot(2,2,3),imshow(wnr),title(魏納濾波復(fù)原圖像)psf2=fspecial(motion,20,11);wnr2=deconvwnr(blurred,psf2);subplot(2,2,4),imshow(wnr2),title(使用較短的PSF復(fù)原圖像)推薦精選對(duì)一幅圖像分別加入噪聲并模糊，用不同大小的PSF進(jìn)行復(fù)原，對(duì)比復(fù)原I=imread(rice.png);psf=fspecial(motion,21,11);blurred=imfilter(I,psf,full);noise=0.1*ra

7、ndn(size(blurred);%生成隨機(jī)噪聲矩陣bn=imadd(blurred,im2uint8(noise);%bn為含噪的模糊圖像nsr=sum(noise(:).2)/sum(im2double(I(:).2);%計(jì)算信噪比wnr=deconvwnr(bn,psf);wnr1=deconvwnr(bn,psf,nsr);NP=abs(fftn(noise).2);%計(jì)算噪聲圖像的能量IP=abs(fftn(im2double(I).2);%計(jì)算噪聲圖像的能量,可以用含噪的模糊圖像代替原圖像推薦精選NCORR=fftshift(real(ifftn(NP);%計(jì)算噪聲圖像的相關(guān)系數(shù)ICORR=fftshift(real(ifftn(IP);%計(jì)算原圖像的相關(guān)系數(shù)wnr2=deconvwnr(bn,psf,NCORR,ICORR);figure,subplot(2,3,1),imshow(I),title(原圖像)subplot(2,3,2),imshow(blurred),title(運(yùn)動(dòng)模糊圖像)subplot(2,3,3),imshow(bn),title(含噪的運(yùn)動(dòng)模糊圖像)subplot(2,3,4),imshow(wnr),title(不考慮噪聲的復(fù)原圖像)subplot(