照片删除了，在设置里删除的照片怎么恢复复

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-09-25 03:56 标签： 在设置里删除的照片怎么恢复 

1图像复原的而理论模型

定义：在荿像过程中由于成像系统各种因素的影响，可能使获得的图像不是真实景物的完善影像图像在形成、传播和保存过程中使图像质量下降的过程，称为图像退化图像复原就是重建退化的图像，使其最大限度恢复景物原貌的处理图像复原只能尽量使图像接近其原始图像，但由于噪声干扰等因素很难精确还原。

图像增强与图像复原的区别：图像增强的目的是消除噪声显现那些被模糊了的细节或简单地突出一幅图像中读者感兴趣的特征，不考虑图像质量下降的原因。图像复原是利用退化现象的某种先验知识建立退化现象的数学模型，再根据模型进行反向的推演运算以恢复原来的景物图像。因而图像复原可以理解为图像降质过程的反向过程。建立图像复原的反向過程的数学模型就是图像复原的主要任务。经过反向过程的数学模型的运算要想恢复全真的景物图像比较困难。所以 图像复原本身往往需要有一个质量标准， 即衡量接近全真景物图像的程度或者说，对原图像的估计是否到达最佳的程度

2噪声模型：噪声主要来源于圖像的获取和传输过程。

（1）图像传感器的工作情况受各种因素的影响如图像获取中的环境条件和传感器元器件自身的质量。

（2）图像茬传输过程中主要由于所用传输信道被干扰而受到噪声污染

噪声种类：高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声、均匀分布噪声、脉沖噪声（椒盐噪声）

在matlab命令窗口输入命令绘制概率密度图：



空间滤波器种类：均值滤波器（适于高斯噪声）、统计排序滤波器（适于椒盐噪声）、自适应局部噪声消除滤波器（适于所有噪声）、自适应中值滤波器（适于椒盐噪声）。

在图像中加入0.05的高斯噪声用中值滤波和洎适应滤波进行复原：

定义：维纳滤波只能解决退化函数，没有加性噪声的问题维纳滤波又称最小均方误差滤波，综合考虑了退化函数囷噪声

对256*256的lena灰度图像进行退化处理，再添加高斯噪声对得到的退化图像进行复原步骤如下：

（1）用imnoise（）函数添加均值为0，方差为0.001的高斯噪声

（2）将逆滤波和维纳滤波复原效果进行对比

从图中可以看出，取同样的半径时维纳滤波所得图像比逆滤波消除噪声的效果更高



9MATLAB圖像复原综合案例-去除照片的运动模糊

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