基于MATLAB的倒谱法图像模糊参数估计系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过倒谱分析技术，实现对模糊图像的参数估计。系统模拟图像模糊，利用倒谱变换提取特征，准确估计模糊核大小与方向，适用于图像处理与复原研究。

详 情 说 明

基于倒谱法的图像模糊参数估计系统

项目介绍

本项目实现了一个基于倒谱分析技术的图像模糊参数估计系统。系统能够对输入的清晰图像施加可控的模糊效果，通过倒谱变换提取模糊特征，并准确估计出模糊核的大小和方向参数。该系统提供了一个完整的图像处理流程验证平台，涵盖模糊模拟、倒谱变换、参数提取和结果验证四个核心环节。

功能特性

• 模糊模拟功能：支持运动模糊和高斯模糊两种类型的模糊效果模拟，用户可自定义模糊长度和角度参数
• 倒谱分析技术：采用二维倒谱分析算法，有效提取图像中的模糊特征信息
• 参数估计能力：通过峰值检测算法自动估计模糊核的长度和方向参数
• 可视化分析：提供原始图像与模糊图像对比、倒谱域特征分布、参数估计过程等可视化图表
• 精度评估：生成详细的估计误差分析和算法性能评估报告，包含置信度评分

使用方法

1. 准备输入图像：选择清晰的原始图像（支持JPG、PNG、BMP等常见格式）
2. 设置模糊参数（可选）：

- 选择模糊类型（运动模糊/高斯模糊） - 设置模糊长度（像素单位） - 设置模糊角度（度）

1. 配置处理参数：

- 调整倒谱分析窗口大小 - 设置峰值检测阈值

1. 运行系统：执行主程序开始参数估计过程
2. 查看结果：系统将输出估计的模糊参数、可视化图表和精度评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像模糊模拟、倒谱变换计算、特征峰值检测、参数估计与验证等关键功能模块。该文件负责协调各算法模块的执行顺序，处理用户输入的参数配置，生成最终的结果输出和可视化展示，并完成整个系统的精度性能评估。