信息工程学院实验报告课程名称：数字图像处理实验项目名称：实验五图像复原实验时间：2016.12.02班级：姓名：学号：一、实验目的1.了解图像退化/复原处理的模型；2.掌握图像复原的原理及实现方法；3.通过本实验掌握利用MATLAB编程实现图像的恢复。4.掌握matlab代码的调试方法，熟悉常见代码错误及改正方法。二、实验步骤及结果分析MATLAB图像处理工具箱包含四个图像复原函数，请参照教材第126页例6.8编程实现图像复原。1．用点扩散(PSF)函数创建运动模糊图像,修改参数改变模糊程度。a)无噪声运动模糊图像b)有噪声运动模糊图像程序代码：I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,3,1);imshow(I,[]);%显示图像title('原始图像');PSF=fspecial('motion',25,11);%运动模糊函数，运动位移是25像素，角度是11Blurred=imfilter(I,PSF,'conv','circular');%对图像运动模糊处理subplot(1,3,2);imshow(Blurred,[]);title('无噪声运动模糊图像');%显示无噪声运动模糊图像Noise=0.05*randn(size(I));%正态分布的随机噪声BlurredNoisy=imadd(Blurred,im2uint8(Noise));%对退化后的图像附加噪声subplot(1,3,3);imshow(BlurredNoisy,[]);title('有噪声运动模糊图像');%显示运动模糊且加噪声后图像执行结果：第1页共10页成绩：指导老师(签名)：原始图像无噪声运动模糊图像有噪声运动模糊图像图1无噪声和有噪声的运动模糊图像实验结果分析：采用仿真的方法对清晰的图像加以运动模糊，形成模糊的图像。用这种模型来描述由于目标或摄像头运动，而导致的图像模糊。同时在加入正态分布的随机噪声图像显得更加灰暗。2．用维纳滤波复原函数deconvwnr对模糊图像进行复原重建。a)对无噪声运动模糊图像用deconvwnr(I,PSF)进行复原；程序代码：I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,3,1);imshow(I,[]);%显示图像title('原始图像');PSF=fspecial('motion',25,11);%运动模糊函数，运动位移是25像素，角度是11Blurred=imfilter(I,PSF,'conv','circular');%对图像运动模糊处理subplot(1,3,2);imshow(Blurred,[]);%显示无噪声运动模糊图像title('无噪声运动模糊图像');WI1=deconvwnr(Blurred,PSF);%不带参数的维纳滤波（逆滤波）复原subplot(1,3,3);imshow(WI1,[]);%显示逆滤波复原结果title('逆滤波复原结果');第2页共10页执行结果：原始图像无噪声运动模糊图像逆滤波复原结果带噪信比参数维纳滤波复原结果带自相关函数的维纳滤波复原图2对无噪声的运动模糊图像进行...