此示例显示了如何使用盲解卷积来解扫描图像。当没有有关失真(模糊和噪声)的信息时,可以有效地使用盲解卷积算法。该算法同时恢复图像和点扩展功能(PSF)。加速阻尼的Richardson-Lucy算法在每次迭代中使用。附加光学系统(例如相机)特性可用作输入参数,可以有助于提高图像恢复的质量。PSF约束可以通过用户指定的函数传递。
在工作区中读取灰度图像。这Deconvblind.
函数可以处理任意维的数组。
我= imread (“cameraman.tif”);图;imshow(我)、标题(原始图像的);文本(大小(我,2),大小(我,1)+ 15,......“图片由麻省理工学院提供”那......“字形大小”7,'水平对齐'那“对”);
模拟可以模糊的真实图像(例如,由于相机运动或缺乏焦点)。该示例通过将高斯滤波器与真实图像卷积(使用imfilter
)。高斯滤波器然后代表点扩展功能,PSF.
.
PSF = fspecial ('高斯'7、10);模糊= imfilter (PSF,我“对称”那“conv”);imshow(模糊)标题('模糊图像')
为了说明了解真正PSF大小的重要性,此示例执行三个修复程序。每次PSF重建都从统一阵列开始(一个数组)开始。
第一个恢复,j - 1
和P1
,使用过小的数组,UNDERPSF
,用于初始猜测PSF。underpsf阵列的大小比真正的psf更短为4个像素。
UNDERPSF = 1(大小(PSF) 4);[j - 1, P1] = deconvblind(模糊,UNDERPSF);imshow (j - 1)标题(“使用尺寸过小的PSF去模糊”)
第二个恢复,J2
和P2
,使用一个1数组,OVERPSF
,对于每个维度上比真正的PSF长4个像素的初始PSF。
OVERPSF = padarray(UNDERPSF,[4]),“复制”那'两个都');(J2, P2) = deconvblind(模糊,OVERPSF);imshow (J2)标题('用超大的PSF去束缚')
第三个恢复,J3
和P3
,使用一个1数组,INITPSF
,对于与真正的PSF相同的初始PSF。
INITPSF = padarray(UNDERPSF,[2 2]),“复制”那'两个都');: [J3 P3) = deconvblind(模糊,INITPSF);: imshow (J3)标题(与INITPSF由模糊变清晰的)
所有三种修复体也产生PSF。下面的图片显示了重建的PSF的分析如何有助于猜测初始PSF的正确尺寸。在真正的PSF中,高斯滤波器,最大值位于中心(白色),并在边框(黑色)处减少。
数字;子图(2,2,1)imshow(psf,[],'InitialMagnification'那'合身')标题(“真正的PSF”)次要情节(222)imshow (P1, [],'InitialMagnification'那'合身')标题(“重建弱小PSF”次要情节(2,2,3)imshow (P2, [],'InitialMagnification'那'合身')标题('重建超大的PSF')Subplot(2,2,4)imshow(p3,[],'InitialMagnification'那'合身')标题('重建真正的psf')
第一次修复重建的PSF,P1
,显然不符合约束的大小。它在边界处有很强的信号变化。相应的图像,j - 1
,并没有显示出比模糊图像有任何改善,模糊
.
第二次修复重建的PSF,P2
,边缘变得非常光滑。这意味着恢复可以处理较小尺寸的PSF。相应的图像,J2
,显示一些去模糊,但它是强烈破坏了铃声。
最后,在第三恢复中重建的PSF,P3
,有点中间P1
和P2
.的数组,P3
,非常漂亮的PSF。相应的图像,J3
,显示出显着的改善;然而,它仍然被振铃腐蚀了。
复原图像中的铃声,J3
,沿着图像和图像边界的尖锐强度对比区域发生。此示例显示如何通过指定加权函数来降低振铃效果。算法根据每个像素权重重量
阵列同时恢复图像和PSF。在我们的例子中,我们首先使用边缘函数找到“锐”像素。通过尝试和错误,我们确定一个理想的阈值水平是0.08。
重量=边缘(模糊,“索贝尔”,.08);
为了扩大面积,我们使用混合
然后传入一个结构化元素,SE.
.
se = strel ('盘',2);重量= 1-双(Imdilate(重量,se));
接近边框的像素也被分配了值0。
WEIGHT([1:3 end-(0:2)],:) = 0;WEIGHT(:,[1:3 end-(0:2)]) = 0;图imshow(重量)标题(权重数组的)
通过调用DeconVblind来恢复图像重量
数组和增加的迭代次数(30)。几乎所有的振铃都被抑制了。
[J, P) = deconvblind(模糊INITPSF 30,[],重量);imshow (J)标题(“解模糊图像”)
该示例显示了如何在PSF上指定其他约束。功能,有趣的
,下面返回一个修改后的PSF数组,deconvblind将在下一次迭代中使用该数组。
在这个例子中,有趣的
修改PSF通过剪切它P1
和P2
每个维度中的像素数,然后用0填充数组回其原始大小。该操作不改变PSF中心的值,但有效地减小了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
,传入Deconvblind.
最后的。有关为函数提供其他参数的信息,请参见参数化函数的参数化函数部分有趣的
.
在此示例中,初始PSF的大小,OVERPSF
,是4个像素大于真正的psf。将P1 = 2和P2 = 2设置为参数有趣的
有效地创造有价值的空间OVERPSF
和真正的PSF的大小相同。因此,结果,摩根富林明
和PF.
,类似于右尺寸的PSF和否的去卷积的结果有趣的
称呼,j
和P.
,从第4步。
[jf,pf] = deconvblind(模糊,overpsf,30,[],重量,有趣);imshow(jf)标题(“解模糊图像”)
如果我们使用过大的初始PSF,OVERPSF
,没有约束函数,有趣的
,得到的图像与不满意的结果相似,J2
,在步骤3中实现。
注意,前面有任何未指定的参数有趣的
可以省略,如Dampar.
和读出
在该示例中,不需要放置持有者([])。