图像复原

来自-<<数字图像处理与机器视觉>>第二版第八章

图像复原：重建退化的图像，最大限度的回复原貌。

1.噪声的种类：

• 高斯噪声：概率密度服从正态分布，高斯噪声是最恶劣的噪声。
• 瑞利噪声：二维向量的两个分量呈独立的，有着相同的方差的正态分布时，这个向量的模呈瑞利分布。
• 伽玛噪声：概率密度函数服从伽玛分布。
• 指数噪声：概率密度函数服从指数分布。
• 均匀分布噪声：概率密度函数服从均匀分布。
• 脉冲噪声（椒盐噪声）：（是视觉上最明显的噪声）

在MATLAB里有噪声函数imnoise(),但是加的噪声有限。用add_noise()则都能够添加。

调用格式：IJ=add_noise(I,type,x,y)

说明：type可取值gaussian/rayleigh/gamma/exp/uniform/salt&pepper

        IJ为添加噪声后的图像，大小与I一样。

添加噪声代码：

I=imread('5.jpg');
IJ=imnoise(I,'gaussian',0.3);
imshow(IJ);

空间滤波

均值滤波：其中的谐波滤波器对高斯噪声有较好的效果。

统计排序滤波：其中的中值滤波可以消除椒盐噪声。

自适应滤波器：是优于目前所有滤波器的（后面的文章里有详细介绍）。