如何用matlab编程将运动模糊图像用维纳滤波法复原？ 15
要利用MATLAB中自带的函数wiener2()或者deconvwnr()对噪声污染的图片进行含噪信号的恢复，我用deconvwnr()函数恢复的图像觉得不理想，求使用w...
要利用MATLAB中自带的函数wiener2( )或者deconvwnr( )对噪声污染的图片进行含噪信号的恢复，我用deconvwnr( )函数恢复的图像觉得不理想，求使用wiener2( )函数进行图像恢复的程序代码。
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2个回答
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PSF
=
fspecial('motion',len,ang);
%建立扩散子，其中len是模糊长度，ang是模糊角度
img2=deconvlucy(img,PSF,n);
%用lucy-richardson方法复原图像，其中img是运动模糊图像，PSF是扩散子，n是迭代次数，img2是复原图像
=
fspecial('motion',len,ang);
%建立扩散子，其中len是模糊长度，ang是模糊角度
img2=deconvlucy(img,PSF,n);
%用lucy-richardson方法复原图像，其中img是运动模糊图像，PSF是扩散子，n是迭代次数，img2是复原图像
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光点科技
2023-08-15 广告
通常情况下，我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据，即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据，它们可以某种标准格式存在于文件...
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%原始图像中加入方差为0.005的高斯白噪声，并通过维纳滤波
J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);
subplot(3,3,2);imshow(J);title('gaussian blurred image');
J0=wiener2(J,[10 10]);
subplot(3,3,3);imshow(J0);title('image tracked with wiener filter');
J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);
subplot(3,3,2);imshow(J);title('gaussian blurred image');
J0=wiener2(J,[10 10]);
subplot(3,3,3);imshow(J0);title('image tracked with wiener filter');
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