最大似然法复原图像-Matlab指南

人工智能

2023-12-02 02:59:54

最大似然法：模糊图像复原的强力工具

模糊图像复原是一个备受图像处理领域重视的难题，旨在恢复因各种因素（如相机抖动、光学像差）而变得模糊的图像。解决这一挑战的众多方法中，最大似然法 脱颖而出，以其强大的复原能力备受青睐。

最大似然法：原理与步骤

最大似然法是一种统计方法，旨在找到最能解释给定观测结果的模型参数。在图像复原中，我们将模糊图像视为观测结果，模糊过程（例如点扩散）视为参数。

最大似然法图像复原的步骤如下：

读入图像： 将模糊图像读入 MATLAB 等图像处理工具中。
转换为双精度： 将图像从 8 位无符号整数转换为双精度浮点数，以便进行后续计算。
创建离散点扩散： 根据图像模糊的性质创建离散点扩散函数，它了模糊过程如何影响图像中的每个像素。
定义最大似然函数： 这是一个数学函数，衡量给定离散点扩散函数下图像复原质量。
使用 fminunc 最小化最大似然函数： 这是一种优化算法，用于寻找使得最大似然函数达到最小值的离散点扩散函数。
利用离散点扩散函数复原图像： 使用估计出的离散点扩散函数，通过反卷积等技术对模糊图像进行复原。

代码示例

以下 MATLAB 代码展示了如何使用最大似然法复原模糊图像：

% 读入图像
img = imread('blurred_image.jpg');

% 转换为双精度
img = double(img);

% 创建离散点扩散
h = fspecial('disk', 5);

% 定义最大似然函数
f = @(x) sum(sum((img - conv2(x, h)).^2));

% 使用 fminunc 最小化最大似然函数
options = optimset('Display', 'iter');
h_est = fminunc(f, h, options);

% 利用离散点扩散函数复原图像
img_restored = deconvwnr(img, h_est);

% 显示原始、模糊和复原的图像
subplot(1, 3, 1);
imshow(img, []);
title('原始图像');

subplot(1, 3, 2);
imshow(blurred_img, []);
title('模糊图像');

subplot(1, 3, 3);
imshow(img_restored, []);
title('复原图像');