基于Matlab的最大熵模糊图像复原算法

基于Matlab的最大熵模糊图像复原算法

im=imread（‘lin.bmp‘）;%读入原始图像
figureimshow（im）;title（‘original‘）;%显示原始图像

LEN=10; THETA=0; 
PSF=fspecial（‘motion‘LENTHETA）; 
blurred_image=imfilter（imPSF‘circular‘‘conv‘）;   %卷积生成模糊图像h1为对应的点扩展函数
%blurred_image=imnoise（blurred_image‘gaussian‘00.001）;  %加上均值为0方差为0.001的高斯噪声
figureimshow（blurred_image）;title（‘motion   blurred   image‘）;  %显示运动模糊化图像
%-----------------------------------------

blurred_image=im2double（blurred_image）;
mask=ones（size（blurred_image））;%掩模图像支持
n=100;         %迭代次数有些讲究
lambda=zeros（size（blurred_image））;%lambda参数初始化为0，此时熵最大，但不满足约束方程
blurred_image=blurred_image+mean2（blurred_image）/1000;%保证大于0
totd=sum（sum（blurred_image））;

for i=1:n
    deblurred=exp（conv2（lambdaPSF‘same‘））;%卷积和指数运算
    deblurred=deblurred/sum（sum（deblurred））;%归一化
    reblurred=conv2（deblurredPSF‘same‘）;%重模糊化图像
    scale=sum（sum（reblurred.*mask））/totd;%动态归一化因子
    %修正lambda的值
    if i<50
        lambda=lambda+（blurred_image*scale-reblurred）.*mask;%前面50次迭代选择（g-h*reblured）作为修正项
    else
        reblurred=0.00001*（reblurred==0）+reblurred;
        lambda=lambda+log（blurred_image*scale./reblurred）.*mask;%后面选择ln（g）-ln（h*reblured）作为修正项
    end

end
deblurred_image=deblurred/scale-mean2（blurred_image）/1000;%减去前面的增量
figureimshow（deblurred_image[]）;title（‘max extropy deblurred image‘）;%显示去模糊化后的恢复图像






%{
y2=deconvwnr（y1h）;  %采用维纳滤波方法进行图像恢复
figureimshow（y2）;title（‘wiener‘）;  %显示维纳滤波恢复的效果
INITPSF=ones（size（h））;
y3=deconvblind（y1INITPSF20）;  %采用盲恢复法进行图像恢复
figureimshow（y3）;title（‘blind‘）;  %显示盲恢复效果
%}

 属性            大小     日期    时间   名称
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