使用 matlab 数字图像处理（九）—— 去卷积（deconvolution，逆滤波复原）

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow

也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！

                       

在没有噪声的情况下，频域退化模型可由下式给出：

G(u,v)=H(u,v)F(u,v) 充当分母，在很多情况下传递函数的值为 0 或接近 0，此时得到的结果往往是极度不准确的。一种解决方法是， 仅对半径在一定范围内的傅里叶系数进行运算，由于通常低频系数值较大，高频系数接近于0，这种方法能大大减少遇到 0 的概率。

仿真测试

• （1）原始图像退化

  clear all; close all;clcI = imread('pout.tif');f = im2double(I);subplot(1, 3, 1), imshow(f), title('原始图像')F = fftshift(fft2(f));[M, N] = size(F);[u, v] = meshgrid(1:N, 1:M);k = 0.0025;H = exp(-k*((v-M/2).^2+(u-N/2).^2).^(5/6));G = F.*H;g = ifft2(ifftshift(G));g = uint8(abs(g)*255);subplot(1, 3, 2), imshow(g), title('退化图像')I = deconv(g, H, 128);       % 可尝试不同的半径，128、108、78、48subplot(1, 3, 3), imshow(I), title('复原图像')
       
       
  
        
        
  1
        
        
  2
        
        
  3
        
        
  4
        
        
  5
        
        
  6
        
        
  7
        
        
  8
        
        
  9
        
        
  10
        
        
  11
        
        
  12
        
        
  13
        
        
  14
        
        
  15
        
        
  16
        
        
  17
        
        
  18
        
        
  19
        
        
  20
       
       

• （2）去卷积函数的实现：

  function I_new = deconv(I, H, thresh)if size(I, 3) == 3,    I = rgb2gray(I);endI = im2double(I);G = fftshift(fft2(I));[M, N] = size(G);F = G;[x, y] = meshgrid(1:N, 1:M);if thresh > M/2,    F = G./(H+eps);else    idx = (x-N/2).^2 + (y-M/2).^2 < thresh^2;    F(idx) = G(idx)./(H(idx)+eps);endI_new = ifft2(ifftshift(F));I_new = uint8(abs(I_new)*255);
       
       
  
        
        
  1
        
        
  2
        
        
  3
        
        
  4
        
        
  5
        
        
  6
        
        
  7
        
        
  8
        
        
  9
        
        
  10
        
        
  11
        
        
  12
        
        
  13
        
        
  14
        
        
  15
        
        
  16
        
        
  17
        
        
  18
       
       

           

给我老师的人工智能教程打call！http://blog.csdn.net/jiangjunshow