MATLAB维纳滤波图像复真系统实现

资 源 简 介

该项目使用MATLAB实现运动模糊图像的维纳滤波复真方法，包括自定义PSF模拟模糊、无噪与含噪情况下的图像复原，呈现完整的图像处理流程和效果对比。

详 情 说 明

基于维纳滤波的图像线性滤波复原系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像运动模糊复原仿真系统。通过模拟实际拍摄中的运动模糊效果，并应用维纳滤波算法进行图像复原，系统能够处理无噪声和有噪声两种情况下的模糊图像，提供可视化的复原效果对比和客观质量评估。

该系统为图像复原算法研究提供了完整的实验平台，支持参数调整和效果分析，适用于教学演示和算法性能测试等场景。

功能特性

• 运动模糊模拟：根据用户设定的长度和角度参数，生成自定义运动模糊PSF，对清晰图像进行模糊处理
• 双模式复原处理：分别处理无噪声和有噪声（高斯噪声）两种条件下的模糊图像
• 维纳滤波算法：采用MATLAB的deconvwnr函数实现图像复原，支持信噪比(SNR)或噪声功率谱参数设置
• 质量评估体系：提供PSNR、SSIM等客观评价指标的定量分析
• 可视化对比：生成四宫格对比图，直观展示原始图像、模糊图像及两种复原结果

使用方法

基本操作流程

1. 准备原始清晰图像（支持jpg、png、bmp等常见格式）
2. 设置运动模糊参数（模糊长度和角度）
3. 配置噪声参数（针对有噪声情况设置高斯噪声的均值和方差）
4. 指定维纳滤波参数（信噪比或噪声功率谱）
5. 运行系统，获取复原结果和评估数据

参数设置说明

• 模糊参数：运动模糊长度决定模糊程度，角度控制模糊方向
• 噪声参数：均值影响亮度偏移，方差控制噪声强度
• 滤波参数：SNR值影响滤波强度，需根据图像特性调整

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

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括图像读取与预处理、运动模糊点扩散函数的生成与卷积操作、高斯噪声的模拟添加、基于维纳滤波原理的图像复原处理、多种图像质量评价指标的计算与输出，以及最终结果的可视化对比展示。该文件通过模块化设计实现了从输入到输出的完整工作流程。