最小二乘滤波算法

1. matlab图像复原算法

在一些实际应用中，由于噪声、畸变和系统误差等因素，图像往往无法完全反映真实景物，因此需要对图片进行恢复处理。为了对图片进行复原，首先需要了解图片退化的原因，根据退化原因建立合适的退化模型，然后运用反过程实现对图片的恢复，并使用相应标准来评估图像恢复质量的好坏。
Matlab提供了多种图像恢复方法，包括逆滤波复原法、维纳滤波复原法、约束的最小二乘方滤波复原法、Lucy-Richardson滤波复原法和盲去卷积滤波法。以下是这些方法的简要介绍：
1. 逆滤波复原法：如果已知退化图像的傅立叶变换和系统脉冲响应函数（滤波传递函数），则可以通过求出退化前图像的傅立叶变换，利用傅立叶逆变换得到退化前的图像。
2. 维纳滤波复原法：维纳滤波是一种最小二乘滤波方法，旨在消除图像中的噪声。
3. 约束的最小二乘方滤波复原法：这种方法需要关于退化系统的传递函数以及某些噪声的统计特性或噪声与图像的相关性。
4. Lucy-Richardson滤波复原法：该算法是基于贝叶斯分析的迭代算法，是目前比较流行的图像复原方法之一。
5. 盲去卷积滤波法：在未知PSF的情况下，盲去卷积滤波复原是实现图像恢复的有效方法。
接下来，我将通过示例来展示如何在Matlab中使用这些方法进行图像恢复。