基于MATLAB的图像复原代码

资 源 简 介

基于MATLAB的图像复原代码

详 情 说 明

图像复原是数字图像处理中的核心任务之一，其目标是从退化的观测图像中重建原始图像。MATLAB因其强大的矩阵运算能力和丰富的图像处理工具箱，成为实现图像复原算法的理想工具。以下是典型的图像复原技术实现思路：

退化建模 首先需分析造成图像模糊或噪声的原因（如运动模糊、高斯噪声等），建立点扩散函数（PSF）模型。MATLAB可通过fspecial函数生成常见退化核，例如模拟相机抖动产生的运动模糊核。

噪声抑制 对于含噪图像，可采用自适应滤波器（如wiener2）进行预处理。该滤波器能根据局部图像方差动态调整去噪强度，在平滑噪声的同时保留边缘细节。

反卷积处理 利用deconvwnr（维纳滤波）、deconvreg（正则化滤波）等函数对模糊图像进行逆向求解。需注意处理过程中的振铃效应，通常需要通过边缘窗函数或迭代方法来抑制。

评估优化 通过PSNR、SSIM等指标量化复原效果，结合参数调优（如正则化系数）平衡去模糊和噪声放大之间的矛盾。对于复杂场景，可尝试盲反卷积（deconvblind）实现未知退化条件下的复原。

MATLAB的图像处理工具箱还支持深度学习复原方法，如通过预训练网络实现端到端的图像恢复。这种方法尤其适用于传统算法难以建模的复杂退化场景。