摘要:
function k2 = CenPtran( k,m,n)%UNTITLED Summary of this function goes here% Detailed explanation goes herecenterGPos = cenP(k);centerGPos1 = [floor(m/2)+1,floor(n/2)+1];if mod(abs(centerGPos(1)-centerGPos1(1)),2) == 0 && mod(abs(centerGPos(2)-centerGPos1(2)),2) ==0 k1 = zeros(m+abs(centerGPo 阅读全文
摘要:
function centerGPos = cenP(I )%cenP finds the core of the PSF% [row, col] = find(I > 0);minRow = min(row); maxRow = max(row);minCol = min(col); maxCol = max(col);pos(:, :, 1) = repmat((minRow:maxRow)', [1, maxCol - minCol + 1]);pos(:, :, 2) = repmat((minCol:maxCol), [maxRow - minRow + 1, 1]); 阅读全文
摘要:
将卷积转化为乘积:function A = GetA(I,m,n)%GetA get A which transforms P@k to A*k% I is the input imageP;%m and n are the height and weight of k respectively.[height width] = size(I);A = zeros(height*width, m*n);for ii =(floor(m/2)+1):(height-floor(m/2)) for jj = (floor(n/2)+1):(width-floor(n/2)) ... 阅读全文
摘要:
冲击滤波器是一种可以显著的增强图像特征的滤波器,因为二阶微分在增强细节方面要比一阶微分好得多,更加适合锐化图像的理想特征,因此冲击滤波器使用拉普拉斯算子来检测图像的强边缘。具体算法定义如下: (3-7)其中It为前一时刻经过双边滤波之后的图像,△为的拉普拉斯算子,▽为It的梯度,sign为符号函数。为保证检测出来的图像边缘具有相对均的宽度,论文使用的拉普拉斯算子定义为(3-8)对式(3-8)采用前后向差分策略,即(3-9)(3-10)由式(3-9)(3-10)得其计算时使用的拉普拉斯模板如表3.3右下所示。论文中令dt的初始值设为1.0,每次迭代后将其乘以0.9,从而减弱冲击滤波器的作用,以便 阅读全文
摘要:
双边滤波器是一种具有保边去噪特性的非线性滤波器,它比一般的滤波器多了一个高斯方差,它是基于图像空间分布的高斯滤波函数,同时它还有一个基于图像像素差的高斯滤波函数,所以该滤波器不仅与图像灰度像素值有关,而且像素间的距离也会对滤波器的作用产生影响。双边滤波器的公式如下: (3-5)其中I为原图像,J为经双边滤波后的图像,p、q为图像中像素点的坐标,f、g分别为空间域影响函数和灰度域影响函数,一般使用高斯分布来描述,为归一化项,为设定的像素空间,|*|和||*||分别表示*的一阶范数和二阶范数。其数学表达式为: (3-6)其中d(p,q)和δ(Ip,Iq)分别为图像两像素点之间的欧几里得距离及像.. 阅读全文
摘要:
下个月就要开始我的研究生生活了,所以在这之前还是总结一下我的毕业设计,虽然不难,但是也学到了很多的东西。谨以此日志当作大学结束和研究生开始的礼物,同时提醒自己要记得每月写一篇有价值的博客。1、总体分析: 一幅具有运动模糊的图像可以看做是清晰图像与模糊核的卷积加上一定的随机噪声形成的。由此得出,运动模糊图像的退化模型如下:g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y),其中*为卷积运算。在频域可以表示为:G(u,v)=F(u,v)H(u,v)+N(u,v)。 因此,如果输入一张具有运动模糊的图像需要对图像首先进行滤波去噪处理,然后提取图像的强边缘进行去卷积图像恢复。其中需要分别对清晰图像 阅读全文