matlab图像复原（逆滤波、维纳滤波等）

这是用matlab实现图像复原的程序，包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘方滤波。

clear; 

I=imread（‘1.jpg‘）;
I=rgb2gray（I）;
figure; subplot（231）;imshow（I）;title（‘原图像‘）; 
[mn]=size（I）; 
F=fftshift（fft2（I））; 
k=0.0025; 
for u=1:m     %退化模型
    for  v=1:n      
        H（uv）=exp（（-k）*（（（u-m/2）^2+（v-n/2）^2）^（5/6）））;   
    end
end

G0=F.*H; 
I0=real（ifft2（fftshift（G0）））; 
noise=imnoise（zeros（size（I0））‘gaussian‘00.001） ;
I1=I0+noise;
subplot（233）;imshow（uint8（I1））;title（‘模糊退化且添加高斯噪声的图像‘）; 

%逆滤波复原
G=fftshift（fft2（I1））; %傅里叶变换
F1=G./H; 
I2=ifft2（fftshift（F1））; 
subplot（234）;imshow（uint8（I2））;title（‘逆滤波复原图‘）; 

%维纳滤波复原
K=0.1;                   
for u=1:m     
    for  v=1:n      
        H（uv）=exp（-k*（（（u-m/2）^2+（v-n/2）^2）^（5/6）））;     
        H0（uv）=（abs（H（uv）））^2;       
        H1（uv）=H0（uv）/（H（uv）*（H0（uv）+K））;    
    end
end
F2=H1.*G; 
I3=ifft2（fftshift（F2））;
subplot（235）;imshow（uint8（I3））;title（‘维纳滤波复原图‘）;

%最小二乘方滤波
X=[0-10;-14-1;0-10];
L=zeros（mn）;
for i=1:3
    for j=1:3
        L（ij）=X（ij）;
    end
end
for u=1:m
    for v=1:n
	P（uv）=fftshift（fft2（L（uv）））;%拉布拉斯算子的傅里叶变化
end
end
s=0.1;
for u=1:m
    for v=1:n
        H（uv）=exp（-k*（（（u-m/2）^2+（v-n/2）^2）^（5/6）））;
        H0（uv）=（abs（H（uv）））^2;
        P0（uv）=（abs（P（uv）））^2;
        H2（uv）=conj（H（uv））;%共轭
        H1（uv）=H2（uv）/（H0（uv）+P0（uv）*s）;
    end
end
F3=H1.*G;
I4=ifft2（fftshift（F3））;
subplot（236）;imshow（uint8（I4））;title（‘最小二乘方滤波复原图‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        5994  2014-05-16 11:38  图像复原\1.jpg
     文件        1512  2014-05-27 21:20  图像复原\weina.asv
     文件        1521  2014-05-27 21:23  图像复原\weina.m
     文件      235520  2014-05-27 22:25  图像复原\图像复原.doc
     目录           0  2014-05-27 22:31  图像复原\