基于MATLAB的最小二乘滤波图像复原系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现模糊与噪声退化图像的复原，支持用户输入真实PSF参数和噪声强度，自动构建退化模型并执行最小二乘逆滤波算法，输出清晰图像。适用于图像处理研究与实验。

详 情 说 明

基于真实PSF的最小二乘滤波图像复原系统

项目介绍

本项目实现了针对模糊与噪声退化的图像进行最小二乘滤波复原。系统通过用户输入的真实点扩散函数（PSF）参数和噪声强度参数，自动构建图像退化模型并执行最小二乘逆滤波算法，最终输出复原后的清晰图像。该系统支持对多种类型（如高斯模糊、运动模糊等）的图像退化进行有效复原，并通过参数调整优化复原效果。

功能特性

• 退化模型构建：支持多种PSF类型（高斯、运动模糊等）和噪声模型（高斯噪声、椒盐噪声等）的灵活配置
• 最小二乘逆滤波：采用频域滤波技术实现高效的最小二乘逆滤波算法
• 复原质量评估：自动计算峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标
• 可视化对比：提供原始图像、退化图像与复原图像的并排显示
• 参数优化：支持正则化参数调整，控制滤波平滑度以优化复原效果

使用方法

1. 准备输入数据：准备待处理的退化图像（灰度或彩色，uint8或double格式）
2. 设置参数：

- PSF参数：选择点扩散函数类型及相应参数（如高斯模糊的标准差、运动模糊的长度等） - 噪声参数：指定噪声类型和强度（如高斯噪声的方差、椒盐噪声的密度等） - 正则化参数（可选）：根据需求调整滤波平滑度

1. 执行复原：运行系统主程序，算法将自动完成退化模型构建和图像复原
2. 查看结果：系统将输出复原图像、质量评估指标和可视化对比图

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存要求：建议4GB以上，处理大图像时需更大内存

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像退化模型的构建、最小二乘逆滤波算法的执行、复原质量指标的自动计算以及结果可视化。具体涵盖PSF参数解析与建模、噪声模型生成、频域滤波处理、正则化参数应用、图像质量评估和对比展示等关键环节，确保用户能够通过简洁的接口完成完整的图像复原流程。