MATLAB实现的模糊图像复原系统：多算法自适应处理方案

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了维纳滤波、盲反卷积、Lucy-Richardson迭代法及正则化复原等多种算法，支持PSF参数化调整，有效修复运动模糊与高斯模糊等图像退化问题，适用于图像处理研究与实际应用。

详 情 说 明

基于多算法的模糊图像复原系统

项目介绍

本项目是一个综合性的模糊图像复原系统，实现了多种经典的图像复原算法，包括维纳滤波、盲反卷积、Lucy-Richardson迭代法以及正则化图像复原技术。系统能够有效处理因运动模糊、高斯模糊等因素造成的图像退化问题，支持参数化调整点扩散函数（PSF），并提供多种复原结果的对比分析和可视化展示。

功能特性

• 多算法支持：集成四种主流图像复原算法，满足不同场景需求
• 参数可调：支持模糊核类型（高斯/运动模糊）及参数（长度、角度、噪声等）灵活配置
• 智能复原：自动处理灰度/彩色图像，适应不同退化模型
• 结果评估：提供PSNR、SSIM等客观质量评价指标
• 性能分析：包含算法运行时间统计和参数敏感性分析
• 可视化对比：生成复原效果对比图，直观展示不同方法优劣

使用方法

1. 准备输入图像：准备待处理的模糊图像（JPG/PNG格式）
2. 设置参数：

- 选择退化模型（高斯模糊/运动模糊） - 配置模糊核参数（模糊长度、角度、噪声方差等） - 设置算法参数（迭代次数、正则化系数等）

1. 执行复原：运行主程序，系统将自动执行选定的复原算法
2. 查看结果：获取复原图像、质量指标、对比图和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式读写

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像输入输出处理、退化模型构建、四大复原算法的调度执行、质量评估指标计算、结果可视化展示以及性能分析数据的生成。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作，确保完整的图像复原流程顺利执行。