此示例说明如何使用盲反频域模糊图像。 当不知道有关失真（模糊和噪声）的信息时，使用盲逆频域算法可能是有效的。 该算法可以同时恢复图像和点扩散函数（PSF）。 每次迭代都使用加速的 Decay-Lucy 算法。 其他光学系统（如单反）的特性可以作为输入参数，帮助提高图像复原的质量。 PSF 约束可以通过用户指定的函数传入。dib物理好资源网(原物理ok网)

第一步：读图dib物理好资源网(原物理ok网)

将灰度图像读入工作区。 函数可以处理任何维度的字段。dib物理好资源网(原物理ok网)

I = imread('cameraman.tif');
figure;imshow(I);title('Original Image');
text(size(I,2),size(I,1)+15, ...
    'Image courtesy of Massachusetts Institute of Technology', ...
    'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');

第 2 步：模拟模糊dib物理好资源网(原物理ok网)

模拟可能模糊的真实图像（例如，由于 DSLR 运动或缺乏焦点）。 此示例通过将高斯混合器与频域中的真实图像相结合来模拟模糊（使用 ）。 之后，高斯混合器表示点扩散函数 PSF。dib物理好资源网(原物理ok网)

PSF = fspecial('gaussian',7,10);
Blurred = imfilter(I,PSF,'symmetric','conv');
imshow(Blurred)
title('Blurred Image')

第 3 步：使用各种尺寸的 PSF 恢复模糊图像dib物理好资源网(原物理ok网)

为了说明了解真实 PSF 大小的重要性，此示例执行了三个恢复。 每个 PSF 重建都以一个统一字段（链表）开始。dib物理好资源网(原物理ok网)

第一次恢复 J1 和 P1，使用较小的字段作为 PSF 的初始猜测。 字段的每个维度规范都比真实 PSF 少 4 个像素。dib物理好资源网(原物理ok网)

UNDERPSF = ones(size(PSF)-4);
[J1,P1] = deconvblind(Blurred,UNDERPSF);
imshow(J1)
title('Deblurring with Undersized PSF')

第二次恢复 J2 和 P2，对原始 PSF 使用由 1 组成的字段摩擦力的图像分析，其每个位维度的规格比实际 PSF 长 4 个像素。dib物理好资源网(原物理ok网)

OVERPSF = padarray(UNDERPSF,[4 4],'replicate','both');
[J2,P2] = deconvblind(Blurred,OVERPSF);
imshow(J2)
title('Deblurring with Oversized PSF')

第三个恢复 J3 和 P3，使用由 1 组成的字段来形成与实际 PSF 大小完全相同的初始 PSF。dib物理好资源网(原物理ok网)

INITPSF = padarray(UNDERPSF,[2 2],'replicate','both');
[J3,P3] = deconvblind(Blurred,INITPSF);
imshow(J3)
title('Deblurring with INITPSF')

第 4 步：剖析恢复的 PSFdib物理好资源网(原物理ok网)

所有三个减少也形成 PSF。 右图显示了对构造的 PSF 的剖析如何帮助猜测初始 PSF 的正确大小。 在真正的 PSF（高斯混合器）中，最大值位于中心（红色）并在边界处减小（蓝色）。dib物理好资源网(原物理ok网)

figure;
subplot(2,2,1)
imshow(PSF,[],'InitialMagnification','fit')
title('True PSF')
subplot(222)
imshow(P1,[],'InitialMagnification','fit')
title('Reconstructed Undersized PSF')
subplot(2,2,3)
imshow(P2,[],'InitialMagnification','fit')
title('Reconstructed Oversized PSF')
subplot(2,2,4)
imshow(P3,[],'InitialMagnification','fit')
title('Reconstructed true PSF')

在第一次恢复中重组的 PSFP1 似乎不符合约束规范。 边界处的信号差异很大。 与模糊图像相比，相应的图像 J1 没有显示出任何改进的清晰度。dib物理好资源网(原物理ok网)

在第二个补丁中重建的 PSFP2 具有非常平滑的边缘。 这意味着恢复可以处理较小格式的 PSF。 相应的图像 J2 显示出一些去模糊，但被振铃严重损坏。dib物理好资源网(原物理ok网)

最后，在第三个补丁中重构的 PSFP3 位于 P1 和 P2 之间。 阵列 P3 非常类似于真实的 PSF。 对应图像J3明显提升； 并且它一直被振铃效应破坏。dib物理好资源网(原物理ok网)

第五步：提高修复效果dib物理好资源网(原物理ok网)

恢复图像J3中的振铃出现在图像中硬度对比鲜明的区域和图像边界处。 此示例说明如何通过指定加权函数来增加振铃。 该算法在恢复图像和 PSF 时根据数组对每个像素进行加权。 在我们的例子中摩擦力的图像分析，我们首先使用边缘函数来寻找“清晰”的像素。 通过反复试验，我们确定理想的阈值水平为 0.08。dib物理好资源网(原物理ok网)

WEIGHT = edge(Blurred,'sobel',.08);

为了扩大面积，我们使用并传入一个结构元素se。dib物理好资源网(原物理ok网)

se = strel('disk',2);
WEIGHT = 1-double(imdilate(WEIGHT,se));

靠近边界的像素也被参数化为 0。dib物理好资源网(原物理ok网)

WEIGHT([1:3 end-(0:2)],:) = 0;
WEIGHT(:,[1:3 end-(0:2)]) = 0;
figure
imshow(WEIGHT)
title('Weight Array')

通过使用链表调用函数并减少迭代次数 (30) 来恢复图像。 几乎所有的振铃效应都被抑制了。dib物理好资源网(原物理ok网)

[J,P] = deconvblind(Blurred,INITPSF,30,[],WEIGHT);
imshow(J)
title('Deblurred Image')

第 6 步：对 PSF 恢复使用附加约束dib物理好资源网(原物理ok网)

此示例说明如何在 PSF 上指定其他约束。 下面的函数 FUN 返回更改后的 PSF 字段，用于下一次迭代。dib物理好资源网(原物理ok网)

在这种情况下，FUN 删除 PSF 的每个维度中的 P1 和 P2 个素数，然后用零填充以确保数组保持其原始大小。 这个操作并没有改变PSF中心的值，有效的减少了PSF的大小2*P1和2*P2像素。dib物理好资源网(原物理ok网)

P1 = 2;
P2 = 2;
FUN = @(PSF) padarray(PSF(P1+1:end-P1,P2+1:end-P2),[P1 P2]);

传入匿名函数 FUN。 有关为函数提供附加参数的信息，请参阅文档中函数 FUN 的“参数化函数”部分。dib物理好资源网(原物理ok网)

在此示例中，初始 PSF 的大小比实际 PSF 大 4 个像素。 在 FUN 上设置 P1=2 和 P2=2 作为参数，使有价值的空间与真正的 PSF 大小相同。 因此，生成的 JF 和 PF 类似于反频域结果（步骤 4 中的 J 和 P），具有正确的 PSF 大小并且没有 FUN 调用。dib物理好资源网(原物理ok网)

[JF,PF] = deconvblind(Blurred,OVERPSF,30,[],WEIGHT,FUN);
imshow(JF)
title('Deblurred Image')

如果我们使用过大的初始 PSF，但缺少约束函数 FUN，则得到的图像将类似于步骤 3 中得到的不令人满意的结果 J2。dib物理好资源网(原物理ok网)

请注意，可以省略 FUN 之前的任何未指定参数，例如本例中不必要的占位符 ([])。dib物理好资源网(原物理ok网)

注：本文根据官网内容有所改动。dib物理好资源网(原物理ok网)

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