基于SIGGRAPH 2006论文的MATLAB图像去模糊算法实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了MIT在SIGGRAPH 2006发表的先进图像去模糊算法，可有效消除相机抖动或物体运动导致的模糊，恢复图像细节，适用于多种模糊类型。

详 情 说 明

基于SIGGRAPH 2006论文的MATLAB图像去模糊算法实现

项目介绍

本项目实现了MIT研究团队在SIGGRAPH 2006会议上发表的先进图像去模糊算法。该算法采用盲反卷积技术，能够有效去除因相机抖动、物体运动等因素造成的图像模糊，恢复清晰图像细节。系统支持对运动模糊、离焦模糊等多种模糊类型进行自动分析和处理，通过优化算法实现高质量的去模糊效果。

功能特性

• 先进的盲反卷积算法：基于SIGGRAPH 2006论文的核心算法实现
• 图像梯度先验优化：利用自然图像的梯度特性作为先验约束
• 迭代正则化处理：通过多次迭代优化确保算法稳定收敛
• 多格式图像支持：支持JPEG、PNG、BMP等常见格式的灰度或彩色图像
• 灵活的参数配置：用户可调节迭代次数、正则化参数、收敛阈值等关键参数
• 完整的输出信息：提供去模糊图像、估计模糊核、处理过程数据和客观质量评估指标

使用方法

基本使用

% 读取模糊图像 blurred_image = imread('blurred_image.jpg');

% 运行主去模糊算法 [deblurred_image, estimated_kernel] = main(blurred_image);

高级配置

% 自定义算法参数 params.iterations = 50; % 迭代次数 params.lambda = 0.001; % 正则化参数 params.threshold = 1e-5; % 收敛阈值

% 提供初始模糊核估计（可选） initial_kernel = fspecial('motion', 15, 45);

% 运行带参数的去模糊算法 [deblurred_image, estimated_kernel, diagnostics] = main(blurred_image, initial_kernel, params);

输出结果

• deblurred_image: 去模糊后的清晰图像
• estimated_kernel: 算法估计的点扩散函数矩阵
• diagnostics: 处理过程数据，包括迭代中间结果和收敛曲线
• 自动计算并显示PSNR、SSIM等图像质量评价指标

系统要求

• MATLAB版本: R2016a或更高版本
• 必需工具箱:

- Image Processing Toolbox - Optimization Toolbox

• 内存建议: 至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间: 至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的图像去模糊流程，包含图像预处理、盲反卷积核心算法、迭代优化控制、结果后处理以及质量评估等核心功能。该文件整合了算法的主要模块，负责参数解析、迭代过程管理、收敛判断和最终结果生成，为用户提供一站式的图像去模糊解决方案。