圖像恢復 圖像恢復

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圖像恢復

2017年04月23日 16:48:12 Shane Zhao 閱讀數 2145

維納濾波—deconvwnr函數利用維納濾波器來對圖像模糊修復

function image_restoration_deconvwnr()
    %Read image
    I = im2double(imread('lena.tif'));
    I=rgb2gray(I);
    figure,subplot(2,3,1),imshow(I);
    title('Original Image');

    %Simulate a motion blur
    LEN = 21;
    THETA = 11;
    PSF = fspecial('motion', LEN, THETA);
    blurred = imfilter(I, PSF, 'conv', 'circular');
    subplot(2,3,2),imshow(blurred);
    title('Blurred Image');

    %Restore the blurred image
    wnr1 = deconvwnr(blurred, PSF, 0);
    subplot(2,3,3),imshow(wnr1);
    title('Restored Image');

    %Simulate blur and noise
    noise_mean = 0;
    noise_var = 0.0001;
    blurred_noisy = imnoise(blurred, 'gaussian', ...
                            noise_mean, noise_var);
    subplot(2,3,4),imshow(blurred_noisy)
    title('Simulate Blur and Noise')

    %Restore the blurred and noisy image:First attempt
    wnr2 = deconvwnr(blurred_noisy, PSF, 0);
    subplot(2,3,5);imshow(wnr2);title('Restoration of Blurred, Noisy Image Using NSR = 0')

    %Restore the Blurred and Noisy Image: Second Attempt
    signal_var = var(I(:));
    wnr3 = deconvwnr(blurred_noisy, PSF, noise_var / signal_var);
    subplot(2,3,6),imshow(wnr3)
    title('Restoration of Blurred, Noisy Image Using Estimated NSR');
end

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維納濾波需要估計圖像的信噪比(SNR)或者噪信比(NSR)，信號的功率譜使用圖像的方差近似估計，噪聲分佈是已知的。從第一排中可以看出，若無噪聲，此時維納濾波相當於逆濾波，恢復運動模糊效果是極好的。從第二排可以看出噪信比估計的準確性對圖像影響比較大的，二排中間效果幾乎不可用。

逆濾波

function image_restoration_matlab()
    % Display the original image.
    I = im2double(imread('lena.tif'));
    I=rgb2gray(I);
    [hei,wid,~] = size(I);
    subplot(2,3,1),imshow(I);
    title('Original Image (courtesy of MIT)');


    % Simulate a motion blur.
    LEN = 21;
    THETA = 11;
    PSF = fspecial('motion', LEN, THETA);
    blurred = imfilter(I, PSF, 'conv', 'circular');
    subplot(2,3,2), imshow(blurred); title('Blurred Image');

    % Inverse filter
    If = fft2(blurred);
    Pf = fft2(PSF,hei,wid);
    deblurred = ifft2(If./Pf);
    subplot(2,3,3), imshow(deblurred); title('Restore Image')

    % Simulate additive noise.
    noise_mean = 0;
    noise_var = 0.0001;
    blurred_noisy = imnoise(blurred, 'gaussian', ...
                            noise_mean, noise_var);
    subplot(2,3,4), imshow(blurred_noisy)
    title('Simulate Blur and Noise')

    % Try restoration assuming no noise.
    If = fft2(blurred_noisy);
    deblurred2 = ifft2(If./Pf);
    subplot(2,3,5), imshow(deblurred2)
    title('Restoration of Blurred Assuming No Noise');

    % Try restoration with noise is known.
    noisy = blurred_noisy - blurred;
    Nf = fft2(noisy);
    deblurred2 = ifft2(If./Pf - Nf./Pf);
    subplot(2,3,6), imshow(deblurred2)
    title('Restoration of Blurred with Noise Is Known')
end

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逆濾波對噪聲非常敏感，除非我們知道噪聲的分佈情況（事實上，這也很難知道），逆濾波幾乎不可用，可以從二排中間看出，恢復圖像效果極差。但若知道噪聲分佈，也是可以完全復原信息的。可以從二排最後一張圖可以看出。

參考文獻：
數字圖像處理matlab版（左飛）
數字圖像處理第三版（Gonzalez）
http://blog.csdn.net/zhoufan900428/article/details/38064125
http://blog.csdn.net/bluecol/article/details/47357717
http://blog.csdn.net/bluecol/article/details/46242355