基于维纳滤波算法的MATLAB图像复原系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于维纳滤波的MATLAB图像复原系统，支持模拟图像退化、生成PSF与噪声模型、计算维纳滤波器频率响应，并在频域完成图像复原处理，适用于退化图像的质量修复与算法研究。

详 情 说 明

基于维纳滤波的图像复原系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于维纳滤波算法的图像复原系统。该系统能够在频域对因模糊和噪声而退化的图像进行有效复原，通过建立点扩散函数模型和噪声模型，计算维纳滤波器的频率响应，最终实现对退化图像的清晰化处理。系统支持多种参数配置，并提供复原效果的量化评估。

功能特性

• 图像退化模拟：支持生成高斯模糊、运动模糊等点扩散函数，并可添加高斯噪声、椒盐噪声等噪声模型
• 维纳滤波复原：在频域实现维纳滤波算法，有效平衡去噪与细节保留
• 参数灵活配置：可调整点扩散函数参数、噪声强度、信噪比估计值和正则化参数
• 效果对比分析：提供原图、退化图与复原图的可视化对比
• 质量量化评估：自动计算PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性）等图像质量指标

使用方法

1. 准备输入图像：将待复原的图像文件放置于指定目录，支持jpg、png、bmp等常见格式
2. 设置参数：根据退化情况配置点扩散函数类型、噪声参数、信噪比估计值等
3. 执行复原：运行主程序开始图像复原处理
4. 查看结果：系统将输出复原后的图像、可视化对比图和质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写

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、退化过程模拟、维纳滤波器设计与频域滤波实现、复原结果可视化展示以及质量指标计算与输出等完整功能模块。该文件通过模块化设计实现了从图像输入到结果分析的全流程自动化处理。