数字图像处理图像复原MATLAB程序及仿真，带有源代码，数字图像处理必备。

小波变换及matlab原始码最新的可再现图像恢复 基于深度学习的图像恢复工作的最新技术，包括图像超分辨率，降噪，修复，增强和一般恢复等。某些代码可能不是官方的，请仔细检查。 每个小节下的列表可能有重叠。 此列表由维护。 信息来源 该系列的灵感来自以下来源，并进行了重新组织： 去噪 超分辨率 图像超分辨率 我们遵循来组织网络设计思想中的相关工作。 每个小节下的列表可能有重叠。 监督方法 基于深度学习的超分辨率始于SRCNN。 神经网络使用深度卷积网络（TPAMI15）的图像超分辨率，Dong等。 剩余学习 VDSR 使用非常深的卷积网络（CVPR16）进行准确的图像超分辨率，Kim等。 网际网路Memnet：用于图像恢复的持久性存储网络（ICCV17），Tai等。 红色的使用具有对称跳过连接的超深度卷积编码器/解码器网络进行图像恢复（NIPS2016），Mao等人。 DRRN Tai等通过深度递归残差网络（CVPR17）实现图像超分辨率。 国际化域名Hui等人通过信息蒸馏网络（CVPR18）进行快速，准确的单图像超分辨率。 EDSR Lim等人，用于单图像超分辨率的增强型深度残差网络（N

MATLAB小波变换图像 去噪，带界面GUI，和评价指标。

雷登变换(Randon) 又称为Hough Transform 。现在考虑y=ax+b，用其来表示笛卡尔坐标系中的一条直线，也可由其法线来表示为 xcos+ysin =  我们现在假设平行射线束有一组直线建模。考虑投影信号中任意一点由沿 着直线 的射线和给出。工作在连续变量情况下线 求和变为线积分如下式所示： 如果我们考虑和的所有值，那么上式可推广为： 对给出xy面中任意一条线的f(x,y)的投影的公式就是著名的雷登变换。它是投影重建的基石。

基于最小二乘的图像复原，相关的图像代码的实现。

基于matlab的图像复原系统。多种方法，如逆滤波，维纳滤波，最小均方误差，最优窗等方法。通过输入原图，运动模糊模拟退化，不同方法进行复原，并且进行恢复效果的评价。此种属于盲复原，也就是图片本来是清晰的，认为地进行模糊退回，再恢复，验证不同算法的效果。

水下图像成像过程与雾天图像虽然类似,但因水对光的选择性吸收和光的散射作用,水下图像存在颜色衰减并呈现蓝(绿)色基调,传统的去雾方法用于水下图像复原时效果欠佳。针对这类方法出现的缺点,该文根据先去除颜色失真后去除背景散射的思路,提出一种新的水下图像复原方法。结合光在水中的衰减特性,提出适用于水下图像的颜色失真去除方法,并利用散射系数与波长的关系修正各通道透射率;另外,该文改进的背景光估计方法可有效避免人工光源、白色物体、噪声等影响。实验结果证明,该文方法在恢复场景物体原本颜色和去除背景散射方面效果良好。

基于MATLAB的图像复原

用真实的PSF函数和噪声强度作为参数进行图像复原

[附件中程序使用的详细说明]摄像平台高速靠近目标时，会使成像产生从中心到边缘呈放射状径向模糊的问题，影响对目标的探测、识别与跟踪。针对这一典型的空间变化运动模糊情形，根据实际的目标离散成像过程，推导出 径向模糊图像在极坐标系中的数学模型。并在分析极坐标图像纹理信息几何特征的基础上，基于非局部正则化理论提出改进的Richardson-Lucy 算法，有效解决了模糊系数存在测量误差时，含噪径向模糊图像的复原问题。实验结果表明：提出的图像复原算法能很好地抑制噪声与环状振铃效应，在主观视觉与客观评价方面均能取得很好的复原效果。