Математическое моделирование процесса радиометрической коррекции снимков ДЗЗ
15
четырех снимков
D
= 0, математическое ожидание
М
для каждого снимка
различно: для рис. 6,
а M
= 10
−8
, для 6,
б M
= 10
−8
, для 6,
в M
= 10
−8
и для
6,
г M
= 10
−8
). Программа, выполняющая данное преобразование, реа-
лизована в среде MatLab. Размытие и зашумление осуществляется сле-
дующими командами:
PSF = fspecial(
‘guassian’
, 15);
Blurred1=imnoise(Blurred,
‘gaussian’
, noise_mean, noise_
var1).
Метод инверсной фильтрации
.
Выполним восстановление раз-
мытых и зашумленных изображений методом инверсной фильтрации.
Для восстановления изображения в разработанной программе исполь-
зуется процедура
imshow(deconvwnr(Blurred0, PSF, 0)); title(
‘Результат
восстановления размытого изображения’
).
Восстановленные методом инверсной фильтрации изображения
представлены на рис. 7.
Рис. 7.
Результаты восстановления изображения методом инверсной
фильтрации:
а
— размытого;
б
— размытого и слабозашумленного;
в
— размытого и среднеза-
шумленного;
г
— размытого и сильнозашумленного
