лаб7 / lab7_1

% Пример моделирования смаза изображения
clc,clear, close all %очистка памяти
input_image = imread('paris.jpg'); %чтение изображения
%Вывод исходного изображения:
figure (1)
imshow(input_image)
title('input image','FontSize',10, 'FontName','Tahoma')
% Параметры смаза изображения:
Delta = 10; %длина смаза в пикселях
theta = 35; %угол смаза в градусах
PSF = fspecial('motion',Delta,theta);
distorted_image = imfilter(input_image, PSF,'replicate');
% ***********************************************************
%Вывод смазанного изображения:
imshow(distorted_image)
title('distorted image','FontSize',10,'FontName','Tahoma')
% запись искаженного изображения в файл:
imwrite(distorted_image, 'city.jpg');

% Параметры смаза изображения:
P = 15; %длина смаза в пикселях
Sigma = 45;
PSF = fspecial('gaussian',P,Sigma); % модель искажений
%% важно заметить, что здесь движение – равномерное!
% устранение смаза изображения
noise_level_T = 0.01; % подбор уровня шума в изображении
% компенсация движения посредством метода А.Н.Тихонова:
Tikh = deconvreg(distorted_image,PSF,[], noise_level_T); figure(2)
imshow(Tikh)
title('Restored image Tikhonov')
% запись восстановленного изображения в файл:
imwrite(Tikh, 'restored_image_Tikhonov.jpg');
% компенсация движения посредством метода Н.Винера:
noise_level_W = 0.01; % подбор уровня шума в изображении
Wnr = deconvwnr(distorted_image,PSF, noise_level_W);
figure(3)
imshow(Wnr)
title('Restored image Wiener')
% запись восстановленного изображения в файл:
imwrite(Wnr, 'restored_image_Wiener.jpg');