圖像復(fù)原實(shí)驗(yàn)

1、數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告1 - 圖像復(fù)原學(xué)生姓名： 學(xué)號(hào)： 實(shí)驗(yàn)時(shí)間： 地點(diǎn)： 指導(dǎo)教師: 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?運(yùn)用理論知識(shí)，在MATLAB環(huán)境下對(duì)圖像復(fù)原技術(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)的科學(xué)方法，增強(qiáng)對(duì)算法及其效果的感性認(rèn)識(shí)。（1） 對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)原處理。調(diào)用MATLAB中的圖像復(fù)原函數(shù)，編寫MATLAB程序，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的復(fù)原。（2） C+編程，利用雙線性插值將照片放大。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容要求：以下實(shí)驗(yàn)采用學(xué)生本人的照片作為處理對(duì)象。（1） 利用MATLAB做圖像復(fù)原實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)方法和步驟如下： 選擇一幅完好的照片，進(jìn)行退化處理，然后對(duì)退化后的圖像進(jìn)行復(fù)原，并對(duì)不同參數(shù)的復(fù)原結(jié)果進(jìn)行比較。（2） 用VC+編寫程

2、序，采用鄰近差值和雙線性插值兩種方法，將圖像放大到原來(lái)的1.5倍, 并存儲(chǔ)為res0.yuv 和res1.yuv。三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果（1）先對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理，用matlab中fspecial函數(shù)產(chǎn)生motion濾波器，然后對(duì)灰度圖像進(jìn)行濾波即可得到。再用deconvwnr函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行維納濾波可的如下結(jié)果（程序代碼詳見(jiàn)附錄1.1）：由此可見(jiàn)濾波效果并不是很明顯，其中一個(gè)原因就是要取合適的len、theta參數(shù)是很困難的，所以導(dǎo)致模糊效果不是很好。先對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理，用matlab中fspecial函數(shù)產(chǎn)生motion濾波器，然后對(duì)灰度圖像進(jìn)行濾波即可得到。在對(duì)圖像加高斯噪聲，用imnoise函數(shù)

3、。再用deconvwnr函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行維納濾波可見(jiàn)不同參數(shù)情況下的濾波情況如下（程序代碼詳見(jiàn)附錄1.2）：由此可見(jiàn)，平滑濾波不一定總是能帶來(lái)很好的效果，如果圖像過(guò)于模糊，平滑濾波就會(huì)導(dǎo)致圖像過(guò)于平滑，就會(huì)使得圖像高頻分量也就是邊緣輪廓十分的不明顯。先對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理，用matlab中fspecial函數(shù)產(chǎn)生motion濾波器，然后對(duì)灰度圖像進(jìn)行濾波即可得到。在對(duì)圖像加高斯噪聲，用imnoise函數(shù)。再用deconvblind函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行盲濾波可見(jiàn)不同參數(shù)情況下的濾波情況如下（程序代碼詳見(jiàn)附錄1.3）：（2）采用雙線性插值法對(duì)所給圖像實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)和寬分別1.5倍的放大。首先，創(chuàng)建C+source文

4、件，編寫相關(guān)程序，先從C盤根目錄下讀取finley.yuv文件。分別定義兩個(gè)一維數(shù)組和兩個(gè)二維數(shù)組，分別用來(lái)存放原圖像和放大后的圖像。用FILE函數(shù)將文件讀取到一位數(shù)組中，二維數(shù)組的作用是為了方便雙線性插值算法的操作而準(zhǔn)備的，因?yàn)殡p線性插值是通過(guò)目標(biāo)像素周圍最近的四個(gè)像素點(diǎn)來(lái)進(jìn)行加權(quán)平均得到的插值點(diǎn)。inovij=(int)(1-a)*(1-b)*org(int)x1(int)y1+a*(1-b)*org(int)x1+1(int)y1+(1-a)*b*org(int)x1(int)y1+a*b*org(int)x1+1(int)y1+1)可以得到插值后的點(diǎn)了。再將放大后的圖像存入到文件中去。

5、實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下(程序詳見(jiàn)附錄2.1)：四、實(shí)驗(yàn)小結(jié)本次實(shí)驗(yàn)可謂是收貨頗多，我不僅學(xué)會(huì)了用matlab簡(jiǎn)單的處理數(shù)字圖像，還會(huì)用c語(yǔ)言創(chuàng)建exe軟件了并且能自己做一些簡(jiǎn)單的圖像處理并把它做成想要的軟件，如果再加以學(xué)習(xí)，就可以成功的編出像Photoshop一樣的軟件，在這高速發(fā)展的社會(huì)能掌握這樣的技能還是非常不錯(cuò)的。在進(jìn)行插值前先將邊界點(diǎn)判斷出來(lái)并不改變，然后對(duì)于非邊界點(diǎn)進(jìn)行雙線性插值，通過(guò)公式五、附錄1.1%=讀出圖像finley.jpg=%i=imread('E:電力數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)三finley.jpg');i=rgb2gray(i); %轉(zhuǎn)成灰度圖像len=28; the

6、ta=14;psf=fspecial('motion',len,theta);blurred=imfilter(i,psf,'circular','conv');figure(1) ,imshow(blurred);wnr1=deconvwnr(blurred,psf);figure(2),imshow(wnr1)subplot(131);imshow(i);title('原始圖像');subplot(132);imshow(blurred);title('模糊圖像');subplot(133);imshow(wn

7、r1);title('維納濾波后圖像');1.2%=讀出圖像finley.jpg=%i=imread('E:電力數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)三finley.jpg');i=rgb2gray(i); %轉(zhuǎn)成灰度圖像%對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理len=28; theta=14;psf=fspecial('motion',len,theta);blurred=imfilter(i,psf,'circular','conv');%對(duì)圖像加噪聲noisy=imnoise(blurred,'gaussian',0,0.02);

8、imshow(noisy);title('模糊加噪聲圖像');figure;%測(cè)量噪聲強(qiáng)度np=0.02*prod(size(i);%對(duì)圖像預(yù)處理，消除不連續(xù)邊界edged=edgetaper(noisy,psf);j,LA=deconvreg(edged,psf,np);figure ,subplot(221) ;imshow(j);title('低噪聲情況')j2=deconvreg(edged,psf,np*1.2);subplot(222); imshow(j2);title('大噪聲情況')j3=deconvreg(edged,psf,

9、 ,LA);subplot(223);imshow(j3);title('小范圍搜索')j4=deconvreg(edged,psf, ,50*LA);subplot(224),imshow(j4);title('大范圍搜索')re=1 -2 1;j5=deconvreg(edged,psf, ,LA,re);figure(2),imshow(j4);title('平滑約束復(fù)原')1.3%=讀出圖像finley.jpg=%i=imread('E:電力數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)三finley.jpg');i=rgb2gray(i); %轉(zhuǎn)

10、成灰度圖像%對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理len1=28; theta1=14;psf1=fspecial('motion',len1,theta1);blurred=imfilter(i,psf1,'circular','conv');%對(duì)圖像加噪聲noisy=imnoise(blurred,'gaussian',0,0.02);subplot(221);imshow(noisy);title('模糊噪聲圖像');len2=9;theta2=12;psf2=fspecial('gaussian',len2,t

11、heta2); %一個(gè)高斯濾波器%用較小的高斯濾波器進(jìn)行盲濾波并成像underpsf=ones(size(psf2)-4);j1, p1=deconvblind(noisy,underpsf);subplot(222);imshow(j1);title('小高斯濾波器')%用較大的高斯濾波器進(jìn)行盲濾波并成像overpsf=padarray(underpsf,4,4,'replicate','both');j2, p2=deconvblind(noisy,overpsf);subplot(223);imshow(j2);title('大高斯

12、濾波器')%initpsf=padarry(underpsf,2,2,'replicate','both');j3,p3=deconvblind(noisy,psf2);subplot(224);imshow(j3);title('真實(shí)高斯濾波器');2.1#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#include<math.h>#include<string.h>void main()unsigned char bu

13、f101376,buf2228096;int w=352,h=288,i,j,k=0,n=0;double p=1.5,x1,y1,a,b;int s=w*h;double w2=p*w,h2=p*h;int inov528432,org355288;FILE *fp=fopen("finley.yuv","rb");fread(buf,1,s,fp);fclose(fp);for(i=0;i<w;i+)for(j=0;j<h;j+,n+,k=n)orgij=bufk;for(i=0;i<w2;i+)for(j=0;j<h2;j+)x1=i/p;y1=j/p;a=x1-(int)x1;b=y1-(int)y1;if(x1=0)x1=0;if(x1>w)x1=w;if(y1=0)y1=0;if(y1>h)y1=h;inovij=(int)(1-a)*(1-b)*org(int)x1(int)y1+a*(1-b)*org(int)x1+1(int)