高斯滤波逆处理,高斯滤波

逆高斯分布的矩母函数 2023-09-18 22:47 767 墨鱼

逆高斯分布的矩母函数

高斯滤波逆处理,高斯滤波

逆滤波特点：1)逆滤波的应用条件是退化图像g(x,y)是信噪比较高的图像。2)如果H (u ,v)有许多零点，必然使得复原的结果受到极大影响。3)如果H (u ,v)不为零但逆滤波：简单的就是将退化函数去除，直接的逆滤波没有什么意义，只处理了靠近直流分量的部分，其他不做处理。如果加入巴特沃斯低通滤波器，效果会好点，可是在运动模糊的图片中就不好使了

1.逆滤波：选择MATLAB文件夹中的foggy图像作为实验图像。 (1)生成退化函数： (2)复原 (a)直接逆滤波 (b)修正函数逆滤波此时，简单的傅里叶变换方法效果一般很糟，因为H作为高斯模糊是一种低通滤波，现在除以H的傅里叶变换等

生成模糊图像：高斯模糊滤波+噪声利用维纳滤波去模糊总结来说，本次作业处理的图像对象是灰度图。灰度图要经过扭曲和修复两个过程。扭曲是高斯模糊和噪声(我选择了高斯噪声),修复逆滤波1.逆滤波的问题点图像的⽼化，可以视为以下这样的⼀个过程。⼀个是退化函数的影响（致使图⽚模糊，褪⾊等），⼀个可加性噪声的影响。⽤算式表⽰为前⼏篇博⽂，主要

将维纳滤波应用于图像恢复，假设退化图像为一加性高斯白噪声污染的图像，试用逆滤波方法和维纳滤波方法恢复图像，并比较其效果；查阅文献，尝试使用迭代维纳滤波的方法进一步提高效果，注傅里叶逆变换后，只取实数部分数据组成灰度图像，跟原始灰度图像一致二、频域滤波处理在图像的频谱信息主要是表示图像灰度变化的快慢。低频中心的亮点反映的是

逆滤波在已知退化函数频谱H的情况下，由于退化过程G = F * H,相反，复原过程大致是F = G / H,这样，虽然退化后的图像往往因为只取实部而丢失了虚部信息，但仍能恢复更多的信息。4.维对经过大气湍流退化的图片实现全逆滤波，半径受限逆滤波以及维纳滤波，并对比。三种滤波思想直接全逆滤波、半径受限逆滤波和维纳滤波直接全逆滤波如果退化图像为g(x, y),原始图像为f (x, y),

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