MATLAB全变分正则化盲图像复原系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现全变分正则化盲图像复原算法，通过变分模型自动估计清晰图像，无需预知点扩散函数，有效处理运动模糊、离焦模糊等退化问题。

详 情 说 明

基于全变分正则化的盲图像复原系统

项目介绍

本项目实现了一种高效的全变分盲图像复原算法，专门针对因运动模糊、离焦模糊等退化因素造成的图像质量下降问题。系统通过建立盲复原的变分模型，结合全变分正则化约束，能够在未知点扩散函数（模糊核）的情况下，同时估计出清晰图像和模糊核。本系统适用于自然图像、医学影像、遥感图像等多种类型退化图像的高质量复原。

功能特性

• 盲复原处理：无需预先知道模糊核信息，自动估计点扩散函数和清晰图像
• 全变分正则化：采用边缘保持正则化约束，有效保护图像边缘结构
• 交替最小化优化：使用高效的优化算法确保算法收敛性和稳定性
• 多格式支持：支持JPEG、PNG、TIFF等常见图像格式输入输出
• 参数可配置：提供正则化参数、迭代次数、收敛阈值等可调参数
• 质量评估：输出峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等评估指标
• 过程可视化：提供迭代收敛曲线和复原过程可视化结果

使用方法

1. 准备输入图像：将待复原的退化图像放置在指定目录
2. 设置参数：根据需要调整正则化参数、迭代次数等参数（可选）
3. 运行系统：执行主程序开始图像复原处理
4. 获取结果：系统将输出复原后的清晰图像、估计的模糊核、质量评估指标和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像数据读取与预处理、盲复原变分模型的构建、基于交替最小化算法的优化求解、复原结果的质量评估与可视化输出。该文件整合了全变分正则化约束、边缘保持策略和收敛控制机制，完成了从退化图像输入到清晰图像与模糊核估计的全套复原处理。