盲解卷積復(fù)原

1、圖像的盲解卷積恢復(fù)在實際應(yīng)用中，通常都要在沒有圖像退化必要的先驗知識（即不知道點擴展函數(shù)）的情況下進行圖像復(fù)原。 盲解卷積復(fù)原就是在這種應(yīng)用背景下提岀的。盲解卷積復(fù) 原是利用原始模糊圖像，以某種方式提取岀退化信息，同 時估計PSF和清晰圖像的一種圖像復(fù)原方法。MATLAB提供了 deconvblind函數(shù)用于實現(xiàn)盲解卷積,該函數(shù)要重建圖像和PSF。盲解卷積算法一個很好的優(yōu)點 就是，在對失真情況（包括噪聲和模糊）毫無先驗知識的 情況下，仍然能夠?qū)崿F(xiàn)對模糊圖像的復(fù)原操作。同時，法。deconvblind函數(shù)可以用于實現(xiàn)多種復(fù)雜圖像重建修改算deconvblind函數(shù)的調(diào)用格式如下: .J,PSF=

2、deconvblind(l,INITPSF,NUMIT,DAMPAR,WEIG HT,READOUT)其中，J表示復(fù)原后的圖像；PSF為點擴展函數(shù)；I表 示輸入圖像(即模糊圖像)；INITPSF表示PSF的估計值， 與PSF具有相同的大小，且PSF復(fù)原效果強烈地受到初始 化值INITPSF大小的影響；NUMIT表示算法重復(fù)次數(shù)，默 認值為10； DAMPAR表示由圖像I產(chǎn)生的偏移閥值，默認 值為0,表示無阻尼；WEIGHT反映每個像素在攝取過程 中的質(zhì)量，如果賦以0加權(quán)值，則用來屏蔽差的像素，而 好的像素則被賦以加權(quán)值仁READ OUT表示攝取設(shè)備的 讀出噪聲方差矩陣，默認值為0矩陣。下面將通

3、過實例來說明deconvblind()函數(shù)的使用方法。1 圖像模糊化首先利用程序段1,讀取原始圖像(清晰圖像)，女口 圖1巾所示，然后生成如圖1-12所示的點擴展函數(shù)PSF, 再對圖像進行模糊化，模糊結(jié)果如圖所示。2.圖像復(fù)原在調(diào)用deconvblind函數(shù)進行圖像復(fù)原時，INITPSF的人小是非常重要的一個指標。在實際應(yīng)用中“通過分析, 都是使用不同大小的PSF對圖像進行重建，從中選擇一個 最合適的PSF值。程序段2以真實大小的INITPSF進行圖 像復(fù)原，得到初步復(fù)原結(jié)果，如圖所示，同時初步 重建PSF,如圖114b所示。01-14初步復(fù)原的圖像與初步重建使用的PSFT 恢復(fù)的圖像存在一定的“環(huán)”,是由圖像邊界或灰度 變化較大的部分產(chǎn)生的。使用WEIGHT參數(shù)可以消除環(huán)的 存在：首先調(diào)用edge函數(shù)找出圖像中灰度變換較大的部 分，同時對圖像進行膨脹操作以擴充圖像的處理區(qū)域。圖 像邊界或灰度變化較大的像素將被設(shè)置為0。然后使用所 定義的WEIGHT數(shù)組對圖像進行重建，得到如圖1-