最小二乘濾波演算法

1. matlab圖像復原演算法

在一些實際應用中，由於雜訊、畸變和系統誤差等因素，圖像往往無法完全反映真實景物，因此需要對圖片進行恢復處理。為了對圖片進行復原，首先需要了解圖片退化的原因，根據退化原因建立合適的退化模型，然後運用反過程實現對圖片的恢復，並使用相應標准來評估圖像恢復質量的好壞。
Matlab提供了多種圖像恢復方法，包括逆濾波復原法、維納濾波復原法、約束的最小二乘方濾波復原法、Lucy-Richardson濾波復原法和盲去卷積濾波法。以下是這些方法的簡要介紹：
1. 逆濾波復原法：如果已知退化圖像的傅立葉變換和系統脈沖響應函數（濾波傳遞函數），則可以通過求出退化前圖像的傅立葉變換，利用傅立葉逆變換得到退化前的圖像。
2. 維納濾波復原法：維納濾波是一種最小二乘濾波方法，旨在消除圖像中的雜訊。
3. 約束的最小二乘方濾波復原法：這種方法需要關於退化系統的傳遞函數以及某些雜訊的統計特性或雜訊與圖像的相關性。
4. Lucy-Richardson濾波復原法：該演算法是基於貝葉斯分析的迭代演算法，是目前比較流行的圖像復原方法之一。
5. 盲去卷積濾波法：在未知PSF的情況下，盲去卷積濾波復原是實現圖像恢復的有效方法。
接下來，我將通過示例來展示如何在Matlab中使用這些方法進行圖像恢復。