лаб7 / lab7_2

% Пример моделирования смаза изображения
clc,clear, close all %очистка памяти
input_image = imread('cap_image.jpg'); %чтение изображения
%Вывод исходного изображения:
figure (1)
imshow(input_image)
title('input image','FontSize',10, 'FontName','Tahoma')
%% мультипликативный шум (спекл-шум)
distorted_image = imnoise(input_image,'speckle',0.01);

%Вывод смазанного изображения:
imshow(distorted_image)
title('distorted image','FontSize',10,'FontName','Tahoma')
% запись искаженного изображения в файл:
imwrite(distorted_image, 'cap_shum_image.jpg');

% Параметры смаза изображения:
P = 5; %длина смаза в пикселях
PSF = fspecial('disk',P);
% 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_2.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_2.jpg');