Функции Image Toolbox / deconvwnr.php
.htmСписок функцийImage Processing Toolbox. Описание функции DECONVWNR Семинары Обучение Лицензирование Разработка Подписка Форум Регистрация Matlab Toolboxes Simulink Blocksets Femlab Полезное Вход Обработка сигналов и изображений\image Processing ToolboxСписок функций Image Processing Toolbox: Анализ изображений
В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу
DECONVWNR Восстановление изображений с использованием винеровской фильтрации Синтаксис:
J=deconvwnr(I, PSF)
J=deconvwnr(I, PSF, NSR)
J=deconvwnr(I, PSF, NCORR, ICORR)Описание:
Функция J=deconvwnr(I, PSF) восстанавливает изображение I, которое было испорчено сверткой с функцией протяженности точки PSF и возможным дополнением шума. Алгоритм оптимизируется с точки зрения наименьшей среднеквадратической ошибки между вычисляемым и исходным изображениями и использует матрицу корреляции изображения и шума. При отсутствии шумовой составляющей, фильтр Винера превращается в идеальный инверсный фильтр.
В функции J=deconvwnr(I, PSF, NSR) параметр NSR указывает на соотношение сигнал/шум. Величина NSR является скаляром или массивом, размерность которого такая же как I. По умолчанию это значение равно 0.
В функции J=deconvwnr(I, PSF, NCORR, ICORR) параметры NCORR и ICORR являются автокорреляционными функциями шума и исходного изображения соответственно. Размерность NCORR и ICORR не должна превышать размерность исходного изображения. Векторы NCORR или ICORR представляют автокорреляционную функцию с такой же размерностью как и PSF. Если PSF является массивом, одномерная автокорреляционная функция экстраполируется суммированием всех неединичных размерностей PSF.
Требования к исходным данным.
Исходный массив I должен иметь формат представления данных uint8, uint16 или double. Другие исходные данные должны иметь формат представления данных double. Формат представления данных массива J такой же как и массива I.
Пример:
I=checkerboard(8);
noise=0.1*randn(size(I));
PSF=fspecial('motion', 21, 11);
Blurred=imfilter(I, PSF, 'circular');
BlurredNoisy=im2uint8(Blurred+noise);
NSR=sum(noise(:).^2)/sum(I(:).^2);% шумовая составляющая
NP=abs(fftn(noise)).^2;
NPOW=sum(NP(:))/prod(size(noise));
NCORR=fftshift(real(ifftn(NP)));% центрированная автокорреляционная функция шума
IP=abs(fftn(I)).^2;
IPOW=sum(IP(:))/prod(size(I));
ICORR=fftshift(real(ifftn(IP)));% центрированная автокорреляционная функция изображения
ICORR1=ICORR(:, ceil(size(I, 1)/2));
NSR=NPOW/IPOW;
subplot(221); imshow(BlurredNoisy, []);
title('A=Blurred and Noisy');
subplot(222); imshow(deconvwnr(BlurredNoisy, PSF, NSR), []);
title('deconvwnr(A, PSF, NSR)');
subplot(223); imshow(deconvwnr(BlurredNoisy, PSF, NCORR, ICORR), []);
title('deconvwnr(A, PSF, NCORR, ICORR)');
subplot(224); imshow(deconvwnr(BlurredNoisy, PSF, NPOW, ICORR1), []);
title('deconvwnr(A, PSF, NPOW, ICORR_1_D)');
Сопутствующие функции: DECONVBLIND, DECONVLUCY, DECONVREG, OTF2PSF, PADARRAY, PSF2OTF.
В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу
I Всероссийская научная конференция "Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB" (май 2002 г.)
II Всероссийская научная конференция "Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB" (май 2004 г.) На первую страницу \ Сотрудничество \ MathWorks \ SoftLine \ Exponenta.ru \ Exponenta Pro E-mail: matlab@exponenta.ru Информация на сайте была обновлена 14.05.05 Copyright 2001-2005 SoftLine Co
Наши баннеры hotlog_js="1.0"; hotlog_r=""+Math.random()+"&s=58396&im=33&r="+escape(document.referrer)+"&pg="+ escape(window.location.href); document.cookie="hotlog=1; path=/"; hotlog_r+="&c="+(document.cookie?"Y":"N"); hotlog_js="1.1";hotlog_r+="&j="+(navigator.javaEnabled()?"Y":"N") hotlog_js="1.2"; hotlog_r+="&wh="+screen.width+'x'+screen.height+"&px="+ (((navigator.appName.substring(0,3)=="Mic"))? screen.colorDepth:screen.pixelDepth) hotlog_js="1.3" hotlog_r+="&js="+hotlog_js; document.write("") >