基于MATLAB的维纳滤波图像复原仿真系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现图像线性滤波复原仿真，生成运动模糊PSF并对图像进行模糊处理，通过维纳滤波算法（deconvwnr函数）有效恢复无噪声模糊图像，适用于图像处理教学与算法验证。

详 情 说 明

基于维纳滤波的图像线性滤波复原仿真系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的图像线性滤波复原仿真系统。系统通过建模运动模糊的点扩散函数（PSF），对输入图像进行模糊处理，并利用维纳滤波算法（deconvwnr函数）实现图像复原。系统支持无噪声和有噪声两种情况下的图像复原，并提供复原效果的定量评估和可视化对比。

功能特性

• PSF建模与图像模糊：生成仿真运动模糊的点扩散函数，对清晰图像进行模糊处理
• 维纳滤波复原：使用deconvwnr函数实现无噪声和有噪声模糊图像的复原重建
• 多条件对比分析：支持不同PSF参数和噪声条件下的复原效果对比
• 定量质量评估：提供PSNR、SSIM等图像质量指标数值
• 可视化展示：生成原始图像、模糊图像和复原图像的并列对比图

使用方法

1. 准备输入图像：准备待处理的原始清晰图像（支持RGB或灰度图像，格式可为.jpg/.png/.bmp等）

1. 设置参数：

- PSF参数：运动模糊长度（像素）和角度（度） - 噪声参数（可选）：高斯噪声的均值和方差

1. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成以下流程：

- 读取原始图像 - 根据PSF参数生成模糊图像 - 添加噪声（如参数设置） - 使用维纳滤波进行图像复原 - 计算质量评估指标 - 生成结果对比图

1. 查看输出结果：

- 模糊图像（无噪声和有噪声版本） - 复原后的图像 - 复原效果对比图 - 定量评估指标数值

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、点扩散函数建模、运动模糊仿真、噪声添加、维纳滤波复原算法执行、图像质量评估计算以及结果可视化输出等功能模块，实现了从原始图像输入到复原结果输出的完整处理链路。