MATLAB盲解卷积图像自动复原工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于盲解卷积的图像自动复原系统，能够对单幅模糊图像进行盲复原。通过自动估计点扩散函数，支持运动模糊、散焦模糊等常见退化类型的图像重建，无需手动设置模糊核参数，操作简便高效。

详 情 说 明

基于盲解卷积算法的图像自动复原系统

项目介绍

本项目实现了一种基于盲解卷积算法的图像自动复原系统，能够对单幅模糊图像进行自动清晰化重建。系统无需人工指定模糊核参数，可自动估计点扩散函数（PSRF），有效处理运动模糊、散焦模糊等常见图像退化类型。通过先进的图像非线性优化技术，实现对模糊图像的高质量复原。

功能特性

• 盲复原处理：无需先验知识，自动估计图像退化过程
• 多模糊类型支持：支持运动模糊、散焦模糊等常见退化类型
• 自动参数估计：智能估计点扩散函数，无需手动指定模糊核参数
• 质量评估：提供PSNR、SSIM等客观质量评估指标
• 结果可视化：输出复原图像及估计的点扩散函数可视化结果

使用方法

基本使用

% 输入模糊图像路径，自动进行盲复原 result = main('blur_image.jpg');

指定模糊类型

% 明确指定模糊类型以提高估计精度 result = main('blur_image.jpg', 'motion'); % 运动模糊 result = main('blur_image.jpg', 'defocus'); % 散焦模糊 result = main('blur_image.jpg', 'unknown'); % 未知类型（默认）

输出结果

程序运行后将生成：

• 复原后的清晰图像（保存为JPG格式）
• 估计的点扩散函数可视化图像（保存为PNG格式）
• 控制台输出的复原质量评估指标（PSNR和SSIM值）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

main.m文件作为系统的主入口点，整合了完整的图像盲解卷积处理流程。该文件主要实现了图像数据的读取与预处理、盲解卷积算法的核心运算控制、点扩散函数的自动估计与优化、清晰图像的重建计算、复原质量的客观评价分析以及最终结果的可视化输出与保存等功能模块的协调运作。