数字图像处理 逆滤波 维纳滤波 数字图像处理 逆滤波 维纳滤波 源代码 还有报告

为提升水下图像的视觉效果, 提出了基于红色暗通道先验(RDCP)和逆滤波的水下图像复原算法。该算法首先简化Jaffe-McGlamery水下光学成像模型, 在此基础上, 利用RDCP消除水下成像过程中后向散射引起的图像雾化效果；然后结合各通道透射率图与光学传递函数的数学关系, 采用逆滤波去除前向散射分量；最后采用基于高斯分布的线性拉伸提高图像对比度。使用该算法与几种主流的水下图像处理算法对多种水下环境拍摄得到的图像进行处理, 并计算信息熵等客观评价指标。实验结果表明, 该算法能够更好地平衡图像的色度、对比度及饱和度, 视觉效果更接近自然场景下的图像。

逆滤波处理算法c代码，供学习信号处理专业的朋友参考使用，

[psi gopt] = dfdesign_w_lmi(phi, w, d, n); DFDESIGN_W_LMI 计算 phi(z) 的 H 无穷大最佳逆 FIR 滤波器。 所得滤波器最小化误差系统的 H 无穷范数E_w(z) = [z^(-d) - psi(z)phi(z)]w(z)。 该函数使用了基于 KYP 引理的 LMI 方法。 [输入] phi：目标系统（离散时间），SS 或 TF 格式w：加权函数，SS或TF格式d：延迟，非负数n：FIR滤波器的长度，正整数 [输出] psi：产生的逆 FIR 滤波器gopt：最优值 这是基于以下论文： M. Nagahara 和 Y. Yamamoto， 因果样条插值的 H 无穷大最优逼近， 信号处理，卷。 91，第 2 期，第 176-184 页，2011 年。

从图像退化/恢复模型出发，分析逆滤波/维纳滤波的特点及其改进的切入点；分析图像因噪声污染、运动模糊、散焦模糊等退化后呈现出的现象，讨论恢复手段；以目标和相机作相对匀速直线运动为例，演示退化、恢复过程，并分析结果对应的工程应用。每个学生在各自的电脑上，根据自己感兴趣的软件环境，编程实现：对采集的图像加入高斯噪声，并进行模糊处理，采用逆滤波和维纳滤波对模糊前后的图像进行恢复处理，分析这两种滤波器的作用；采用退化函数估计法，对模糊引起的退化图像进行恢复，分析参数对图像恢复效果的影响。通过恢复前后结果分析图像恢复在工程上的应用。

构建运动模糊模型 现假定相机不动，图像f(x,y)在图像面上移动并且图像f(x,y)除移动外不随时间变化。令x0(t)和y0(t)分别代表位移的x分量和y分量，那么在快门开启的时间T内，胶片上某点的总曝光量是图像在移动过程中一系列相应像素的亮度对该点作用之总和。也就是说，运动模糊图像是由同一图像在产生距离延迟后与原图像想叠加而成。如果快门开启与关闭的时间忽略不计，则有： 由于各种运动都是匀速直线运动的叠加，因而我们只需考虑匀速直线运动即可。但由于我们自身水平有限，且旨在探讨找到实现运动模糊复原方法的思想与方向，因而我们未能自行构建模型，而是借鉴了参考文献[1]中建立的运动模糊模型。关于本模型

【图像修复】图像运动模糊消除(逆滤波)matlab源码.md

主要研究对已损坏了的图像恢复. 它是利用退化现象的某种先验知识(退化模型) ,按退化的逆过程重建图像的技术. 其退化模型是原始图像经过算子,或系统经退化因素作用之后和噪声叠加,形成退化后的图像,即实际得到的图像. 利用逆滤波法复原的原理,通过已知复原图像和噪声,采用退化函数,经过反傅里叶变换,求出原始图象. 同时以Visual C + + 6. 0 与Matlab为开发工具. 实验表明本算法具有良好的性能,能有效抑制和清除干扰对测试结果的影响,具有算法简单可靠等优点,使图像质量得到改善.

图像复原中的维纳滤波，逆滤波，运动模糊，效果很好，大家可以试试，移植简单

对图像进行模糊处理，然后加白高斯噪声，用逆滤波和维纳滤波恢复图像