使用逆滤波算法deconvwnr恢复图像回复图像时，产生了很多横竖条纹。解决办法

本文主要是介绍使用逆滤波算法deconvwnr恢复图像回复图像时，产生了很多横竖条纹。解决办法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

使用逆滤波算法deconvwnr恢复图像时，产生了很多横竖条纹。解决办法

原来的代码

% 清除工作空间并关闭所有图形窗口
clear; clc; close all;% 读取原始图像
original_image = imread('pic3.jpg');% 显示原始图像
subplot(131);
imshow(original_image);
title('Original Image');% 创建模糊核（PSF）
PSF = fspecial('gaussian', [5 5], 2); % 高斯模糊核
blurred_image = imfilter(original_image, PSF); % 模糊图像% 显示模糊图像
subplot(132);
imshow(blurred_image);
title('Blurred Image');% 估计噪声方差
estimated_noise_variance = 0.0001; % 估计的噪声方差% 使用逆滤波算法deconvwnr恢复图像
restored_image = deconvwnr(blurred_image, PSF, estimated_noise_variance);% 显示恢复后的图像
subplot(133);
imshow(restored_image);
title('Restored Image');

结果图：

在这里插入图片描述

横竖条纹可能是由于逆滤波算法的过度放大导致的，这是常见的问题之一。在处理模糊和噪声的图像时，逆滤波容易放大高频噪声，从而产生这种条纹效应。为了解决这个问题，可以尝试以下方法之一：

1.正则化参数调整：逆滤波算法通常有一个正则化参数，用于控制放大高频噪声的程度。通过调整正则化参数，可以尝试减轻条纹效应。
2.使用其他复原算法：除了逆滤波算法外，还有许多其他复原算法可供选择，如Richardson-Lucy 算法、Wiener 滤波器等。尝试使用不同的算法可能会获得更好的结果。
3.处理模糊核不确定性：如果模糊核的准确性不高或无法准确估计，可以尝试使用一些更复杂的方法来处理模糊核的不确定性，如盲去卷积算法。
4.后处理：对恢复的图像进行后处理操作，如边缘增强、降噪等，以改善图像质量并减轻条纹效应。

尝试调整正则化参数来减轻条纹效应，代码如下：

% 使用逆滤波算法deconvwnr恢复图像，并调整正则化参数
restored_image = deconvwnr(blurred_image, PSF, estimated_noise_variance, 0.01);% 显示恢复后的图像
subplot(133);
imshow(restored_image);
title('Restored Image');