MATLAB最大熵图像复原算法实现与测试系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现最大熵图像复原算法，通过非线性迭代优化恢复退化图像。支持自定义PSF参数设置，提供完整的图像处理流程，包括图像读取、PSF建模和迭代优化，提升图像重建分辨率。

详 情 说 明

基于最大熵约束的图像复原算法实现与测试系统

项目介绍

本项目实现了一个基于最大熵约束的图像复原算法系统，通过非线性迭代优化过程恢复退化图像。系统采用最大熵优化算法与拉格朗日乘子法，结合图像卷积运算与频域处理技术，能够有效去除图像模糊和噪声，提升图像质量。系统提供完整的图像处理流程和可视化功能，便于算法测试和效果评估。

功能特性

• 最大熵图像复原算法：实现核心的最大熵约束复原算法，通过迭代优化过程恢复图像细节
• 自定义PSF参数：支持高斯模糊、运动模糊等多种点扩展函数类型，可灵活设置参数控制重建分辨率
• 完整处理流程：集成图像读取、PSF建模、迭代优化、结果输出的完整图像处理链路
• 可视化对比显示：提供原始图像、退化图像和复原结果的三图对比可视化
• 测试图像库支持：内置标准测试图像，同时支持用户自定义图像上传和处理
• 质量评估体系：自动计算PSNR、SSIM等客观评价指标，生成算法运行报告

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入图像：选择待复原的灰度或彩色图像（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 设置PSF参数：选择点扩展函数类型（高斯、运动模糊等）并配置相应参数
3. 配置算法参数：设置最大迭代次数、收敛阈值、正则化参数等优化选项
4. 执行图像复原：运行算法进行迭代优化，实时监控收敛状态
5. 查看输出结果：获取复原图像、质量评估指标和可视化对比图

可选功能

• 掩模图像处理：可上传二值掩模图像，用于处理图像残缺区域
• 参数调优：根据收敛曲线和熵值变化轨迹调整算法参数以获得最佳效果

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱

硬件建议

• 内存：4GB以上（处理大尺寸图像建议8GB以上）
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括图像数据读取与预处理、点扩展函数建模与参数配置、最大熵优化算法的迭代执行与收敛控制、复原结果的质量评估与指标计算、处理过程的可视化展示与对比分析，以及最终结果数据的标准化输出与报告生成。该文件通过模块化设计实现了从图像输入到结果输出的完整处理流程。