MATLAB实现基于经典模糊模型的图像去模糊系统

资 源 简 介

本项目提供完整的图像去模糊处理方案，可模拟图像模糊过程并实现经典非盲去模糊。支持自定义模糊核参数，适用于图像复原研究与实践。

详 情 说 明

基于经典模糊模型的图像去模糊系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像去模糊处理系统，能够模拟图像模糊过程并采用经典的非盲去模糊算法进行图像恢复。系统支持多种去模糊算法，提供量化评估指标和可视化对比，为图像恢复研究提供实用工具。

功能特性

• 模糊模拟：支持高斯模糊和运动模糊模拟，可自定义模糊核参数
• 多算法去模糊：集成维纳滤波、理查德森-露西迭代、正则化最小二乘法三种经典算法
• 质量评估：自动计算PSNR、SSIM等客观评价指标
• 可视化对比：生成原始图像、模糊图像和恢复图像的对比展示
• 参数可配置：提供灵活的算法参数设置，支持实验结果重现

使用方法

基本配置

1. 准备清晰源图像（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 设置模糊核参数（高斯模糊标准差或运动模糊角度/长度）
3. 选择去模糊算法并配置相应参数

参数说明

• 维纳滤波：需设置信噪比参数（默认0.01）
• 理查德森-露西：需指定迭代次数（默认50次）
• 正则化最小二乘法：需设置正则化参数（默认0.001）

执行流程

运行主程序后，系统将自动完成：

1. 图像模糊化模拟
2. 去模糊处理
3. 质量评估计算
4. 结果可视化输出

系统要求

• MATLAB R2018b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）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包含图像读取与预处理、模糊核生成、卷积模糊模拟、多算法去模糊处理、恢复质量定量评估、结果可视化展示以及处理数据和图像的输出保存等功能模块。该文件通过模块化设计整合了完整的图像去模糊流程，为用户提供一站式的处理体验。