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參考資料：

陷波濾波器—matlab實(shí)現(xiàn)

http://blog.sina.com.cn/s/blog_ebd29d830102wdzw.html

圖像復(fù)原之約束最小二乘方濾波

https://blog.csdn.net/yi_tech_blog/article/details/54605146

圖像去模糊（約束最小二乘方濾波）

https://blog.csdn.net/bluecol/article/details/47359421

約束最小二乘方濾波去模糊

https://blog.csdn.net/yuyangyg/article/details/78681007

圖像去模糊（維納濾波）

https://blog.csdn.net/bluecol/article/details/46242355

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%% 仿真逆濾波、維納濾波，約束最小二乘濾波close all; clear all; clc; % Display the original image. I = imread('Lena512.png'); [d1,d2,d3] = size(I); if(d3 > 1) I = rgb2gray(I); end I = im2double(I); [hei,wid,~] = size(I); subplot(3,3,1),imshow(I); title('Original Image ');% Simulate a motion blur. LEN = 50; THETA = 11; PSF = fspecial('motion', LEN, THETA); blurred = imfilter(I, PSF, 'conv', 'circular'); subplot(3,3,2), imshow(blurred); title('Blurred Image');% Simulate additive noise. noise_mean = 0; % noise_var = 0.00001; noise_var = 0.0001; blurred_noisy = imnoise(blurred, 'gaussian', ...noise_mean, noise_var); subplot(3,3,3), imshow(blurred_noisy) title('Simulate Blur and Noise')%% 使用自帶的 deconvwnr 進(jìn)行維納濾波。 deconvreg進(jìn)行約束最小二乘濾波 % deconvwnr 維納濾波，如果沒(méi)有參數(shù)NSPR，則為逆濾波%自帶 逆濾波 對(duì)已添加噪聲圖像 deconvwnr deblurred4 = deconvwnr(blurred_noisy,PSF); subplot(3,3,4), imshow(deblurred4); title('deconvwnr逆濾波 對(duì) 運(yùn)動(dòng)+噪聲')%自帶 維納濾波 對(duì)已添加噪聲圖像 deconvwnr deblurred4 = deconvwnr(blurred_noisy,PSF,0.005); %0.005為噪聲信號(hào)比 subplot(3,3,5), imshow(deblurred4); title('deconvwnr維納濾波 對(duì) 運(yùn)動(dòng)+噪聲')%自帶的 deconvreg 進(jìn)行約束最小二乘濾波 subplot(3,3,6); imshow(deconvreg(blurred_noisy, PSF,20)); %20 為噪聲功率 title('deconvreg最小二乘濾波 對(duì) 運(yùn)動(dòng)+噪聲');%% 自寫(xiě) 逆濾波,約束最小二乘濾波%自寫(xiě) 逆濾波 對(duì)未添加噪聲圖像 If = fft2(blurred); Pf = psf2otf(PSF,[hei,wid]); deblurred = ifft2(If./Pf); subplot(3,3,7), imshow(deblurred); title('逆濾波 對(duì) 僅運(yùn)動(dòng)') %自寫(xiě) 逆濾波 對(duì)已經(jīng)添加噪聲圖像 If2 = fft2(blurred_noisy); deblurred2 = ifft2(If2./Pf); subplot(3,3,8), imshow(deblurred2); title('逆濾波 對(duì) 運(yùn)動(dòng)+噪聲')% Try restoration using Home Made Constrained Least Squares Filtering. % 自寫(xiě)約束最小二乘濾波 p = [0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0]; P = psf2otf(p,[hei,wid]);gama = 0.001; If = fft2(blurred_noisy);numerator = conj(Pf); denominator = Pf.^2 + gama*(P.^2);deblurred2 = ifft2( numerator.*If./ denominator ); subplot(3,3,9), imshow(deblurred2) title('約束最小二乘濾波');

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的图像处理：图像复原与重建之逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波——Matlab实现的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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