MATLAB实现基于Lucy-Richardson算法的图像复原系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现了基于Lucy-Richardson算法的图像复原功能，支持自定义迭代次数与点扩散函数参数，提供图像退化与复原过程的可视化对比，并兼容多种图像格式的读取和保存。

详 情 说 明

基于Lucy-Richardson算法的图像复原系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Lucy-Richardson反卷积算法的图像复原系统。该系统能够对因模糊和噪声而退化的图像进行非线性最大似然估计复原，通过迭代优化算法逐步恢复图像细节。系统支持自定义退化参数和复原参数，并提供完整的可视化分析和质量评估功能。

功能特性

• 图像复原核心功能：采用Lucy-Richardson算法进行图像反卷积复原
• 灵活的退化建模：支持高斯模糊核参数自定义，可指定模糊大小和标准差
• 噪声模拟支持：可添加高斯噪声或泊松噪声模拟真实退化场景
• 参数可调节：自定义迭代次数、正则化参数等优化设置
• 多格式支持：支持jpg、png、bmp等常见图像格式的读取和保存
• 可视化对比：提供原始图像、退化图像与复原结果的对比展示
• 质量评估：自动计算PSNR和SSIM等客观评价指标
• 收敛分析：绘制迭代收敛曲线，直观展示复原过程优化趋势

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入图像：选择待处理的灰度或彩色图像文件
2. 设置退化参数：

- 指定高斯模糊核大小和标准差 - 选择噪声类型和强度（可选）

1. 配置复原参数：

- 设置迭代次数（默认50次） - 调整正则化参数（如需要）

1. 执行复原处理：运行主程序开始图像复原
2. 查看结果：

- 获取复原后的图像数据 - 查看可视化对比图 - 分析质量评估报告和收敛曲线

参数设置示例

% 设置点扩散函数参数 psf_size = 15; % 模糊核大小 psf_sigma = 2.5; % 高斯标准差

% 设置迭代参数 iterations = 100; % 迭代次数 regularization = 0.001; % 正则化参数

% 噪声参数（可选） noise_type = 'gaussian'; % 噪声类型 noise_level = 0.01; % 噪声水平

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
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了图像复原系统的核心功能，包括图像读取与预处理、退化模型构建、Lucy-Richardson算法实现、复原质量评估以及结果可视化输出。该文件实现了完整的处理流程控制，能够根据用户参数设置自动完成从图像退化模拟到复原结果生成的全过程，并输出包括复原图像、评估指标和收敛曲线在内的综合分析结果。