MATLAB实现基于以色列研究的盲去卷积图像恢复算法

资 源 简 介

本项目实现了一种高效的盲去卷积算法，无需预先知晓点扩散函数即可从模糊图像中恢复清晰图像。通过迭代优化同步估计图像与模糊核，适用于光学模糊、运动模糊等场景，提供可靠的图像复原解决方案。

详 情 说 明

基于以色列科研论文的盲去卷积算法MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了一种基于以色列研究人员提出的盲去卷积算法，能够在不知道点扩散函数（PSF）的情况下，从模糊图像中恢复清晰图像。该算法采用最大后验概率估计框架，通过交替方向乘子法进行优化，结合图像梯度稀疏先验约束，有效解决光学系统模糊、运动模糊等多种图像退化问题。项目包含完整的预处理、参数优化和结果评估模块，提供高质量的图像复原解决方案。

功能特性

• 盲去卷积复原：无需预先知晓模糊核，直接从模糊图像估计清晰图像和点扩散函数
• 多场景适用：支持光学模糊、运动模糊等多种退化类型
• 参数可配置：支持自定义迭代次数、正则化参数、收敛阈值等关键参数
• 自动初始化：可自动生成高斯核作为初始估计，也支持用户提供初始模糊核
• 结果评估：提供PSNR、SSIM等定量评估指标和可视化收敛曲线
• 多格式支持：兼容JPEG、PNG、TIFF等常见图像格式

使用方法

基本使用

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

% 运行盲去卷积算法 [restored_image, estimated_psf, metrics] = main(blurry_image);

高级配置

% 设置算法参数 options.iterations = 200; % 迭代次数 options.lambda = 0.001; % 正则化参数 options.threshold = 1e-6; % 收敛阈值 options.initial_psf = []; % 初始模糊核（空值则自动生成）

% 运行带参数的算法 [restored_image, estimated_psf, metrics, convergence_curve] = main(blurry_image, options);

结果展示

% 显示复原结果 figure; subplot(1,3,1); imshow(blurry_image); title('模糊图像'); subplot(1,3,2); imshow(restored_image); title('复原图像'); subplot(1,3,3); imagesc(estimated_psf); title('估计模糊核');

% 显示收敛曲线 figure; plot(convergence_curve); title('算法收敛曲线'); xlabel('迭代次数'); ylabel('误差值');

% 输出评估指标 fprintf('PSNR: %.2f dBn', metrics.psnr); fprintf('SSIM: %.4fn', metrics.ssim);

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS
• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：

- Image Processing Toolbox - Optimization Toolbox

• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议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盲去卷积算法流程，包括图像预处理、参数初始化、交替优化迭代、结果后处理和性能评估等核心功能。具体涵盖模糊图像的质量检查与格式标准化、算法参数的默认设置与用户自定义配置、基于最大后验概率框架的清晰图像与模糊核联合估计、利用图像梯度稀疏先验的正则化约束处理、通过交替方向乘子法实现的优化求解过程、算法收敛性的实时监测与终止判断、复原结果的对比度增强与质量优化、点扩散函数的可视化展示以及多种图像质量指标的定量计算与分析。