这份文档《老生谈算法》专注于讲解图像恢复技术，并通过MATLAB软件进行实例演示和编程实践，适合对数字图像处理及算法实现感兴趣的读者学习参考。
【图像恢复】是数字图像处理中的一个重要领域，旨在通过特定的算法恢复因各种原因退化的图像，例如图像模糊、噪声污染等。在本实验中，主要探讨了如何使用 MATLAB 进行图像恢复，特别是利用维纳滤波器（Wiener Filter）进行图像复原。
首先，实验的目的在于让学生熟悉图像复原技术，包括运动模糊的模拟和椒盐噪声的添加，并学习使用MATLAB 的 `deconvwnr` 函数来处理这些问题。图像退化可能由多个因素引起，如光学系统不完美、传输过程中的干扰以及记录设备的局限性等。图像复原的目标是基于对退化过程的理解，重建出尽可能接近原始图像的质量。
实验内容包括四个步骤：
1. 读取并显示原始图像：使用 `imread` 和 `imshow` 函数。
2. 使用 `fspecial` 函数创建运动模糊核，并用 `imfilter` 应用于图像以模拟运动模糊。
3. 添加高斯噪声，通过设置均值和方差来实现这一目的，利用 `imnoise` 函数完成操作。
4. 使用维纳滤波器进行复原：MATLAB 的 `deconvwnr` 函数需要退化核（PSF）、退化图像以及噪声对信号功率比（NSR）作为参数。实验中首先假设无噪声，并根据图像的实际情况估计 NSR。
在实际操作过程中，`deconvwnr` 函数分别尝试了两种情况：一是假设没有噪声；二是估计噪声与信号之间的比率，以更精确地恢复图像质量。维纳滤波器是一种自适应滤波器，它会基于信号和噪声的功率谱来调整过滤系数，并以此最小化复原后图像中的均方误差。
实验报告应包括源代码以及展示结果的部分：原始图像、模拟运动模糊后的图像、带有噪声的图像，还有两次使用维纳滤波器进行复原的结果。通过对比不同 NSR 设置下的效果差异可以直观地看出维纳滤波对图像恢复的具体影响。
总结来说，本实验提供了一个实践数字图像处理技术的机会，特别是通过 MATLAB 工具来解决运动模糊和噪声的问题。这不仅展示了如何结合先验知识与统计信息改善退化图像的质量，而且对于理解和应用这些技术具有重要的价值。
5星
