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基于MATLAB DFT的逆滤波图像复原源码

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简介：
本项目提供了一种利用MATLAB实现DFT逆滤波技术进行图像复原的源代码。适用于有降质模型的退化图像处理，能够有效去除模糊效果并恢复细节信息。 DFT的MATLAB源代码包括逆滤波技术用于图像还原。提供了两种逆滤波方法：全逆滤波器（full_inverse.py）与截断逆滤波器（trunc_inverse.py），以及维纳过滤器实现（wiener_filter.py）。另外，还包括了在已知地面实况时计算SSIM、PSNR等指标的脚本(image_metrics.py)。还有用于上述功能的GUI(gui.py)。此外，我对二维DFT和IDFT进行了实现(my_2d_dft)。

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  • 基于MATLAB DFT的逆滤波图像复原源码
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    本项目提供了一种利用MATLAB实现DFT逆滤波技术进行图像复原的源代码。适用于有降质模型的退化图像处理，能够有效去除模糊效果并恢复细节信息。 DFT的MATLAB源代码包括逆滤波技术用于图像还原。提供了两种逆滤波方法：全逆滤波器（full_inverse.py）与截断逆滤波器（trunc_inverse.py），以及维纳过滤器实现（wiener_filter.py）。另外，还包括了在已知地面实况时计算SSIM、PSNR等指标的脚本(image_metrics.py)。还有用于上述功能的GUI(gui.py)。此外，我对二维DFT和IDFT进行了实现(my_2d_dft)。
     
  • 基于逆滤波的图像复原方法
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    本研究探讨了一种基于逆滤波技术的图像复原算法，旨在有效去除模糊和噪声，恢复原始清晰度。通过优化逆滤波过程中的频域补偿策略，提高了图像细节的再现性和整体质量。 逆滤波能够实现图像复原，并且效果良好。
     
  • MATLAB中的图像复原技术（包括逆滤波和维纳滤波）
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    本文章介绍了在MATLAB环境下进行图像复原的技术方法，重点讲解了逆滤波与维纳滤波原理及其应用实践。 这是用MATLAB实现的图像复原程序，包括逆滤波、维纳滤波和约束最小二乘方滤波。
     
  • Matlab逆滤波复原代码 - 图像复原：通过内核恢复模糊图像的图像处理方法
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的逆滤波算法，用于图像复原。通过应用特定的内核函数，该程序能够有效补偿图像模糊问题，恢复清晰度。 在Matlab中实现图像修复功能的代码包包含以下几个文件： - ImageRestoration.m：这是一个GUI程序，在其中可以应用逆滤波、截断逆滤波、维纳滤波以及约束最小二乘法进行模糊图像处理。 - metrics.m：用户自定义的一个函数，用于计算PSNR和SSIM值。此函数在“ImageRestoration.m”中被调用。 - Butter_LPF.m: 用户定义的另一个函数，在变换域内根据指定半径和阶数创建巴特沃斯低通滤波器。 - “Sample_Images”: 包含一些模糊图像、内核以及相应的清晰参考图（地面实况）的文件夹，用于测试不同的修复算法效果。 - create_blurred_img: 如果已知原始清晰图像及其对应的模糊化卷积核，则可以使用此代码创建相应的人工模糊图片。
     
  • MATLAB中的维纳滤波图像复原
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    简介：本文介绍了在MATLAB环境下实现维纳滤波技术进行图像复原的方法。通过理论分析与实验验证相结合的方式，详细探讨了如何利用该算法有效去除噪声并恢复模糊图像的过程。 可以通过手动调节c和w两个参数来查看维纳滤波后的图像效果。
     
  • 基于维纳滤波的图像复原技术
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    本研究探讨了利用维纳滤波方法进行图像复原的技术，通过优化频域上的信噪比来提升图像质量，适用于多种退化模型。 维纳滤波器用于图像复原，并采用自相关算法进行处理，从而获得更好的恢复效果。
     
  • 图像复原代码详解：包括运动模糊复原、非约束复原、逆滤波复原及维纳滤波复原等方法
    优质
    本教程深入解析图像复原技术，涵盖运动模糊恢复、非限制性恢复、逆滤波与维纳滤波等多种修复策略，提供详尽的代码实例和理论支持。 图像复原代码包括运动模糊图像复原、非约束复原、逆滤波复原和维纳滤波复原等内容。
     
  • 【图像修复】利用逆滤波去除图像运动模糊的MATLAB代码.md
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    本Markdown文档提供了一套使用MATLAB实现的逆滤波算法，旨在有效去除图像中的运动模糊。通过详细注释和示例，帮助读者理解并应用该技术改善图像质量。 【图像修复】图像运动模糊消除（逆滤波）matlab源码 本段落档介绍了如何使用Matlab编写代码来实现图像的运动模糊去除功能，具体方法是通过逆滤波技术完成。详细内容包括了相关算法原理介绍、编程步骤以及实际操作示例等部分。