本项目探讨并实现了三种经典图像恢复技术——逆滤波、维纳滤波及最小二乘滤波。通过理论分析和实验验证，深入比较了这三种方法在不同噪声条件下的性能优劣。
在图像处理领域，图像复原是一项关键的技术应用，旨在恢复因模糊或噪声影响而受损的图像至其原始状态或者尽可能接近的状态。本段落将深入探讨三种常见的图像复原技术：逆滤波、维纳滤波以及最小二乘滤波，并通过具体的MATLAB代码示例来展示这些方法的应用过程。
### 一、逆滤波
逆滤波是一种直接的方法，旨在通过求解系统的逆操作恢复被模糊的图像。当一幅图像是由于与特定模糊核进行卷积而变得模糊时，可以利用一个反向设计的滤波器来逆转这一过程并尝试复原原始图像。
然而，在实际应用中，简单的逆滤波方法存在一个问题：它对噪声非常敏感。因为噪声通常在频域表现为高频成分，直接使用逆滤波可能会放大这些噪音部分，从而导致最终恢复出来的图像是不理想的或者质量较差的。因此，在实践中需要结合其他技术（如维纳滤波）来改善效果。
### 二、维纳滤波
维纳滤波是一种统计方法，它在处理噪声的同时试图进行图像复原。这种方法基于最小均方误差准则设计一个最优滤波器，该滤波器能够估计出原始的清晰图像，并且同时抑制了由逆滤波可能带来的过多噪音影响。
实现维纳滤波的关键在于确定模糊函数和噪声与信号功率比（NSR）。通过这两个参数的设计，维纳滤波能够在保持细节的同时减少复原过程中的噪声干扰，从而提供更高质量的结果。
### 三、最小二乘法
最小二乘方法是另一种常用的图像恢复技术。它的目标是最小化预测值与真实值之间的差异平方和，即寻找一个最佳的滤波器来使得处理后的图像是最接近原始清晰状态的。
相比于逆滤波或维纳滤波，这种方法通常需要解决线性方程组问题，并且可能涉及复杂的矩阵运算或者迭代算法。尽管如此，在面对复杂模糊模型及噪声时表现更为稳健可靠，但同时计算成本也相对较高。
### MATLAB代码示例解析
在提供的MATLAB代码中，首先读取并显示了一张原始图像。然后使用`fspecial`函数创建了一个模拟运动模糊的PSF（点扩散函数），再利用该PSF通过卷积操作生成了对应的模糊图MF。接着，在此基础上添加高斯噪声得到了含有噪音和模糊混合效果的目标图像MFN。
进一步地，根据噪声信号与目标图像之间的功率比NSR进行维纳滤波器参数设定，并使用`deconvwnr`函数实现对MFN的复原尝试；同时展示了利用正则化最小二乘方法（通过调用`deconvreg`）来改善结果的过程。
综上所述，逆滤波、维纳滤波和最小二乘法都是图像恢复领域中的重要工具。它们各自有其独特的优势与局限性，在具体的应用场景中选择最合适的算法可以显著提升复原效果的质量。
5星
