MATLAB基于Radon变换的运动模糊参数自动估计算法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现Radon变换分析，自动从运动模糊图像中提取模糊角度与尺度参数。支持图像降采样与ROI预处理，兼顾计算效率与估计精度，适用于图像复原与取证分析。

详 情 说 明

基于Radon变换的图像运动模糊参数自动估计系统

项目介绍

本项目旨在实现对含有运动模糊的图像进行自动分析，精确估计其模糊角度与模糊尺度。系统核心采用Radon变换与投影特征分析技术，通过对图像进行投影方差峰值检测来计算模糊角度，并利用自相关或频谱零点间距分析来估算模糊尺度。系统内置预处理模块，可自动处理高分辨率图像，确保计算效率与估计精度。主要应用于图像复原、取证分析等需要对运动模糊参数进行定量评估的场景。

功能特性

• 自动参数估计：一键式操作，自动输出图像的模糊角度（精度0.1°）和模糊尺度（像素整数）。
• 智能预处理：当输入图像尺寸超过2000×2000像素时，系统可自动进行降采样或支持手动指定感兴趣区域（ROI），以平衡计算资源与精度。
• 置信度评估：提供参数估计的置信度评分（0~1），帮助用户判断结果的可靠性。
• 中间结果可视化：可选输出Radon投影图、角度搜索曲线、频谱分析图等，便于调试与分析。
• 格式兼容性强：支持常见的灰度图像格式，如JPG、PNG、TIFF等。

使用方法

1. 准备图像：确保待分析的图像为灰度图。若为彩色图，系统会自动将其转换为灰度图进行处理。
2. 运行主程序：在MATLAB命令窗口中执行主程序。
3. 选择图像：根据程序提示，在文件选择对话框中选择需要分析的图像文件。
4. 查看结果：程序运行结束后，将在命令窗口输出估计的模糊角度、模糊尺度及置信度评分。若启用了可视化选项，将同时显示相关的分析图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的入口与调度核心，负责整合全部工作流程。其功能包括：引导用户选择图像文件，对输入图像进行尺寸判断并执行必要的预处理操作（如降采样），调用Radon变换模块进行投影计算，通过分析投影特征的峰值来估计运动模糊的角度，进而基于频谱分析技术计算模糊尺度，最终将估计出的参数与置信度评分输出至界面，并可选择性地生成并显示关键步骤的可视化结果图。