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语法
说明
示例
使用 Wiener 滤波对图像进行去模糊处理
deconvwnr函数的功能是使用 Wiener 滤波对图像进行去模糊处理。
语法
J = deconvwnr(I,psf,nsr)
J = deconvwnr(I,psf,ncorr,icorr)
J = deconvwnr(I,psf)说明
J = deconvwnr(I,psf,nsr) 使用 Wiener 滤波算法对图像 I 进行反卷积，从而返回去模糊后的图像 J。psf 是对 I 进行卷积的点扩散函数 (PSF)。nsr 是加性噪声的噪信功率比。在估计图像与真实图像之间的最小均方误差意义上，该算法是最优的。
J = deconvwnr(I,psf,ncorr,icorr) 对图像 I 进行反卷积，其中 ncorr 是噪声的自相关函数，icorr 是原始图像的自相关函数。
J = deconvwnr(I,psf) 使用 Wiener 滤波算法对图像 I 进行反卷积，无估计噪声。在不含噪情况下，Wiener 滤波等效于理想的逆滤波。
示例
使用 Wiener 滤波对图像进行去模糊处理
将图像读入工作区并显示它。
I = im2double(imread('cameraman.tif'));
imshow(I);
title('Original Image (courtesy of MIT)');如图所示：
仿真运动模糊。
LEN = 21;
THETA = 11;
PSF = fspecial('motion', LEN, THETA);
blurred = imfilter(I, PSF, 'conv', 'circular');
figure, imshow(blurred)如图所示：
仿真加性噪声。
noise_mean = 0;
noise_var = 0.0001;
blurred_noisy = imnoise(blurred, 'gaussian', ...
noise_mean, noise_var);
figure, imshow(blurred_noisy)
title('Simulate Blur and Noise')如图所示：
尝试在假设没有噪声的情况下进行还原。
estimated_nsr = 0;
wnr2 = deconvwnr(blurred_noisy, PSF, estimated_nsr);
figure, imshow(wnr2)
title('Restoration of Blurred, Noisy Image Using NSR = 0')如图所示：
尝试使用更好的噪信功率比估计值进行还原。
estimated_nsr = noise_var / var(I(:));
wnr3 = deconvwnr(blurred_noisy, PSF, estimated_nsr);
figure, imshow(wnr3)
title('Restoration of Blurred, Noisy Image Using Estimated NSR');
如图所示：
参数说明
I — 模糊图像
模糊图像，指定为任意维度的数值数组。
psf — 点扩散函数
点扩散函数，指定为数值数组。
nsr — 噪信比
噪信比，指定为非负标量或与图像 I 大小相同的数值数组。如果 nsr 是数组，则它表示频谱域。为 nsr 指定 0 等效于创建一个理想的逆滤波器。
ncorr — 噪声的自相关函数
噪声的自相关函数，指定为任意大小或维度（不超过原始图像）的数值数组。
-
如果 ncorr 的维度与图像 I 的维度匹配，则值对应于每个维度内的自相关。
-
如果 ncorr 是向量，psf 也是向量，则 ncorr 中的值表示第一个维度的自相关函数。
-
如果 ncorr 是向量，psf 是数组，则一维自相关函数通过对称性外插至 psf 的所有非单一维度。
-
如果 ncorr 是标量，则值表示噪声的功率。
icorr — 图像的自相关函数
图像的自相关函数，指定为任意大小或维度（不超过原始图像）的数值数组。
-
如果 icorr 的维度与图像 I 的维度匹配，则值对应于每个维度内的自相关。
-
如果 icorr 是向量，psf 也是向量，则 icorr 中的值表示第一个维度的自相关函数。
-
如果 icorr 是向量，psf 是数组，则一维自相关函数通过对称性外插至 psf 的所有非单一维度。
-
如果 icorr 是标量，则值表示图像的功率。
J — 去模糊后的图像
去模糊后的图像，以数值数组形式返回。J 与 I 的数据类型相同。
提示
-
输出图像 J 可能出现算法中使用的离散傅里叶变换引入的振铃效应。要减少振铃效应，请在调用 deconvwnr 之前使用 I = edgetaper(I,psf)。
参考
[1] Gonzalez, R. C., and R. E. Woods. Digital Image Processing. Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 1992.
