基于维纳滤波器的动态模糊复原系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目通过自动估计运动模糊参数构建点扩散函数，应用维纳滤波器实现图像动态模糊复原。支持单张和批量图像处理，包含预处理和参数优化模块，能有效恢复因相机抖动或物体快速移动造成的模糊图像。

详 情 说 明

基于维纳滤波器的动态模糊复原系统

项目介绍

本项目旨在解决因相机抖动或物体快速移动导致的图像运动模糊问题。系统能够自动分析模糊图像，估计关键运动参数（如模糊角度与长度），并据此构建对应的点扩散函数，最终应用维纳滤波技术实现高效、高质量的图像复原。系统支持单张或批量处理，集成了图像预处理、参数优化、结果可视化与质量评估等功能模块，为模糊图像复原提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 自动参数估计：采用Radon变换与频谱分析技术，自动估算运动模糊的角度与长度。
• 维纳滤波复原：基于估计或手动输入的参数，构建点扩散函数，应用维纳滤波器进行图像去模糊。
• 批量处理支持：可同时处理多张灰度或彩色模糊图像。
• 手动参数调节：允许用户手动输入模糊角度（0-180°）与长度（像素单位），以优化复原效果。
• 结果可视化：生成原始模糊图像与复原结果的对比图，直观展示复原效果。
• 质量评估报告：输出运动参数估计报告（模糊角度/长度、信噪比）及图像质量指标（PSNR、SSIM）。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的运动模糊图像（支持.jpg、.png、.bmp格式）放入指定输入文件夹。
2. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动开始处理。
3. 参数选择：

- 自动模式：系统自动估计模糊参数并进行复原。 - 手动模式：在提示下输入已知的模糊角度与长度，进行定制化复原。

1. 获取输出结果：处理完成后，系统将生成：

- 复原后的清晰图像（与原图同分辨率）。 - 运动参数估计报告。 - 复原效果对比图。 - 图像质量评估指标（PSNR、SSIM）。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少 4GB RAM（处理高分辨率图像时建议 8GB 或以上）

文件说明

主程序文件承担了系统的核心控制与调度功能，它负责协调图像读取、预处理、运动模糊参数（角度与长度）的自动估计或手动输入、点扩散函数的构建、维纳滤波器的应用、图像复原的执行、结果的可视化对比以及复原质量的定量评估（包括PSNR与SSIM计算）等全部关键流程，并管理批量图像处理的循环操作。