这个例子展示了如何使用盲反褶积解模糊图像。盲反褶积算法可以有效地使用在没有信息失真(模糊和噪声)是已知的。该算法恢复图像和点扩散函数(PSF)同时进行。加速,阻尼Richardson-Lucy算法在每次迭代中。额外的光学系统(如相机)特征可以作为输入参数来提高图像重建的质量。PSF约束可以通过指定一个指定的函数。
读一个灰度图像到工作区中。的deconvblind
函数可以处理任何数组的维度。
我= imread (“cameraman.tif”);图;imshow(我)、标题(的“原始图像”);文本(大小(我,2),大小(我,1)+ 15,…“图片由麻省理工学院”,…“字形大小”7“HorizontalAlignment”,“正确”);
模拟一个真实的图像,可以模糊(例如,由于摄像机运动或缺乏焦点)。卷积的例子模拟模糊与真正的图像(使用高斯滤波器imfilter
)。高斯滤波器则代表一个点扩散函数,PSF
。
PSF = fspecial (“高斯”7、10);模糊= imfilter (PSF,我“对称”,“conv”);imshow(模糊)标题(“模糊图像”)
说明的重要性,知道真正的PSF的大小,本例中执行三个修复。每次PSF重建从一个统一的数组(数组)。
第一次修复,所描述的j - 1
和P1
,使用一个矮小的数组,UNDERPSF
PSF的初始猜测。UNDERPSF数组的大小是4像素短在每个维度比真正的PSF。
UNDERPSF = 1(大小(PSF) 4);[j - 1, P1] = deconvblind(模糊,UNDERPSF);imshow (j - 1)标题(“个头矮小的PSF去模糊”)
第二次修复,所描述的J2
和P2
,使用一个数组的OVERPSF
,最初的PSF 4像素再在每个维度比真正的PSF。
OVERPSF = padarray (UNDERPSF 4 [4],“复制”,“两个”);(J2, P2) = deconvblind(模糊,OVERPSF);imshow (J2)标题(“超大号的PSF去模糊”)
第三修复,所描述的J3
和P3
,使用一个数组的INITPSF
,最初的PSF是完全相同的大小作为真正的PSF。
INITPSF = padarray (UNDERPSF (2 - 2),“复制”,“两个”);:[J3 P3) = deconvblind(模糊,INITPSF);:imshow (J3)标题(“与INITPSF去模糊”)
所有三个修复也产生PSF。以下图片显示重建的PSF的分析如何帮助猜测正确的大小最初的PSF。在真正的PSF,高斯滤波器,最大值是在中心(白色)和减少边界(黑色)。
图;次要情节(2 2 1)imshow (PSF, [],“InitialMagnification”,“适合”)标题(“真正的PSF”)次要情节(222)imshow (P1, [],“InitialMagnification”,“适合”)标题(“重建弱小PSF”次要情节(2,2,3)imshow (P2, [],“InitialMagnification”,“适合”)标题(“重建超大号的PSF”次要情节(2,2,4)imshow (P3, [],“InitialMagnification”,“适合”)标题(“重建真的PSF”)
PSF重建的修复,P1
,显然不符合限制大小。它有一个强烈的信号变化的边界。相应的图像,j - 1
,不显示任何改进的清晰与模糊图像,模糊
。
PSF第二修复重建,P2
非常光滑的边缘。这意味着恢复可以处理规模较小的PSF。相应的图像,J2
显示了一些由模糊变清晰,但强烈腐蚀的响了。
最后,PSF第三修复重建,P3
是介于P1
和P2
。的数组,P3
就像真正的PSF。相应的图像,J3
,显示了显著改善;但是它仍然是损坏的响了。
响的恢复图像,J3
,发生的区域强度沿图像对比度和边界。这个例子展示了如何通过指定一个加权函数减少振铃效应。每个像素根据权重算法重量
在恢复图像和PSF数组。在我们的示例中,我们首先发现“大幅”像素使用边缘函数。通过反复试验,我们确定一个理想的阈值水平0.08
。
重量=边缘(模糊,“索贝尔”、。08);
扩大面积,我们使用imdilate
并通过在一个结构化元素,se
。
se = strel (“磁盘”2);重量= 1-double (imdilate(重量、se));
靠近边界的像素也分配值0
。
(重量([1:3结束)- 0:2],:)= 0;重量(:[1:3——(0:2)])= 0;图imshow(重量)标题(“权重数组”)
通过调用图像恢复deconvblind
与重量
数组和增加迭代次数(30.
)。几乎所有的铃声是抑制。
[J, P) = deconvblind(模糊INITPSF 30,[],重量);imshow (J)标题(“解模糊图像”)
这个例子显示了如何指定附加约束的PSF。这个函数,有趣的
,低于PSF数组返回一个修改deconvblind
使用为下一次迭代。
在这个例子中,有趣的
修改PSF通过种植它P1
和P2
每个维度的像素数量,然后填充数组与零回到原来的大小。这个操作不会改变的值在PSF的中心,但有效地降低了PSF的大小2 * P1
和2 * P2
像素。
P1 = 2;P2 = 2;有趣= @ (PSF) padarray (PSF (P1 + 1: end-P1, P2 + 1: end-P2), [P1 P2]);
匿名函数,有趣的
,被传递到deconvblind
最后一次。看到的部分参数化功能在MATLAB数学文档,提供额外的参数函数的信息有趣的
。
在这个例子中,最初的PSF的大小,OVERPSF
,是4像素比真正的PSF。设置P1 = 2
和P2 = 2
作为参数的有趣的
有效地使宝贵的空间OVERPSF
同样大小的真正的PSF。因此,结果,摩根富林明
和PF
,类似于反褶积的结果与正确的大小的PSF,没有有趣的
电话,J
和P
,从步骤4。
(摩根富林明,PF) = deconvblind(模糊OVERPSF 30,[],体重,有趣的);imshow(摩根富林明)标题(“解模糊图像”)
如果我们使用了超大的初始PSF,OVERPSF
,没有约束函数,有趣的
,由此产生的图像类似于不满意的结果,J2
在步骤3中,实现。
注意,任何未指定的参数有趣的
可以省略,如DAMPAR
和读出
在本例中,不需要夹,([]
)。