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Deblur con un filtro regularizado

Utilice la función para enfoque vibración una imagen utilizando un filtro regularizado.deconvreg Un filtro regularizado se puede utilizar eficazmente cuando se conoce información limitada sobre el ruido aditivo.

Para ilustrar, este ejemplo simula una imagen borrosa mediante la conformación de un filtro PSF Gaussiano con una imagen (utilizando).imfilter El ruido aditivo en la imagen se simula agregando ruido Gaussiano de varianza a la imagen borrosa (usando):Vimnoise

  1. Leer una imagen en el espacio de trabajo.MATLAB® El ejemplo utiliza el recorte para reducir el tamaño de la imagen que se desdifuminan. Este no es un paso necesario en las operaciones de desdesenfoque.

    I = imread('tissue.png'); I = I(125+[1:256],1:256,:); figure, imshow(I) title('Original Image')

    Imagen cortesía de Alan W. partin

  2. Cree el PSF.

    PSF = fspecial('gaussian',11,5);
  3. Cree un desenfoque simulado en la imagen y agregue ruido.

    Blurred = imfilter(I,PSF,'conv');  V = .02; BlurredNoisy = imnoise(Blurred,'gaussian',0,V); figure, imshow(BlurredNoisy) title('Blurred and Noisy Image')

  4. Se utiliza para enfoque vibración la imagen, especificando el PSF utilizado para crear el desenfoque y la potencia de ruido,.deconvregNP

    NP = V*prod(size(I));  [reg1 LAGRA] = deconvreg(BlurredNoisy,PSF,NP); figure,imshow(reg1) title('Restored Image')

Refinando el resultado

Puede afectar a los resultados de la deconvolución proporcionando valores para los argumentos opcionales admitidos por la función.deconvreg Con estos argumentos puede especificar el valor de potencia de ruido, el intervalo sobre el que se debe iterar a medida que converge en la solución óptima y el operador de regularización para restringir la deconvolución.deconvreg Para ver el impacto de estos argumentos opcionales, vea el ejemplo.Desblurring images usando un filtro regularizado

Consulte también

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