使用MATLAB的圖像去模糊

我有兩個圖像，一個是退化的，一個是原始圖像的一部分。我需要使用第二張圖片來增強第一張圖片，並且我需要在frequency domain中執行此操作。我從降級的圖像中截取同一區域，進行FFT，並嘗試計算傳遞函數，但是當我將該函數應用於圖像時，結果非常糟糕。使用MATLAB的圖像去模糊

所以我試着h=fspecial('motion',9,45);是我的傳遞函數，然後用下面給出的代碼重建圖像。

im = imread('home_degraded.png'); 
im = rgb2gray(im); 
h = fspecial('motion',9,45); 
H = zeros(519,311); 
H(1:7,1:7) = h; 
Hf = fft2(H); 
d = 0.02; 
Hf(find(abs(Hf)<d))=1; 
I = ifft2(fft2(im)./Hf); 
imshow(mat2gray(abs(I)))

我現在有兩個問題：

怎樣才能通過使用小矩形（我的意思是不使用h=fspecial('motion',9,45);）的傳遞函數？
我可以使用什麼方法從增強圖像中去除噪點？

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來源

2012-11-16 extirpation

我是否正確地認爲黑色方塊是在模糊之前添加的「基本事實」，因此您可以從清晰圖像中獲得可靠的PSF？還有什麼其他假設在這裏發揮作用？你運動模糊了圖像，使其模糊，或只是使用像平均過濾器？ – Bill

@Bill前兩張圖片給我（模糊一個和真正的正方形），我需要增強圖像。問題是我沒有能夠從廣場生成傳遞函數（真實和模糊的一個）所以我做了一個假設並且定義了h = fspecial（'motion'，9,45）;成爲我的psf，工作挺好，因爲右側的增強圖像具有完美的正方形，但它有很多噪音。我怎樣才能擺脫那個或如何使用小方塊來生成傳遞函數。 – extirpation

我可以推薦你幾個方法可以做到這一點：

算術均值濾波：

f = imfilter(g, fspecial('average', [m n]))

幾何均值濾波

f = exp(imfilter(log(g), ones(m, n), 'replicate')) .^ (1/(m*n))

調和平均數過濾
```
f = (m*n) ./ imfilter(1 ./ (g + eps), ones(m, n), 'replicate'); 
```
，其中n和m口罩的大小（例如，你可以設置m = 3n = 3）

來源

2012-11-16 18:22:15 user1830493

基本上你想要做的事情有兩個步驟（至少）：

通過使用帶有方角的圖像補丁來估計PSF（模糊內核）在其中。
使用估計內核做卷積到您的模糊圖像

如果你想「猜測」的步驟1中的PSF，這很好，但它更好地計算。

對於第2步，您必須首先使用edgetaper，這會減弱圖像中的振鈴效果，您稱之爲噪聲。

在您使用功能deconvlucy按照以下語法使用非盲解（步驟2）：

J = deconvlucy(I,PSF)

這個反捲積過程增加了一些噪音，特別是如果你的PSF是不是100％準確，但你如果你允許更多的迭代（細節交易，NFL）可以使它更平滑。第一步，如果你不關心你有「銳利」方塊的事實，那麼你可以使用盲解卷積去卷積並得到PSF的一些估計值。如果您想正確使用並使用銳利的補丁，那麼您可以在任何涉及估計PSF的優化方案中將其用作數據項目標。

來源

2015-01-10 14:39:33 opb

使用MATLAB的圖像去模糊

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