MATLAB图像逆滤波与维纳滤波复原系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现逆滤波与维纳滤波两种经典图像复原方法。支持用户调节参数处理运动模糊或离焦模糊图像，直观对比退化与复原效果，操作简单高效。适用于图像处理教学与研究应用。

详 情 说 明

图像逆滤波与维纳滤波复原系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台开发，实现了两种经典的图像复原方法——逆滤波和维纳滤波。系统能够对因运动模糊、离焦模糊等退化因素影响的图像进行有效复原。通过简洁的用户界面，用户可选择不同的滤波方法，调节相关参数，直观比较原始退化图像与复原后的图像效果。该项目特别适合图像处理初学者学习和使用。

功能特性

• 多种图像复原算法：实现逆滤波和维纳滤波两种经典复原方法
• 灵活的输入支持：

- 支持常见格式（jpg、png、bmp等）的灰度图像 - 支持用户自定义或系统预设的点扩散函数（PSF） - 可选添加高斯噪声或指定噪声水平 - 可调节维纳滤波的信噪比(SNR)参数

• 丰富的输出结果：

- 复原后的清晰图像 - 原始图像与复原图像的频谱对比图 - 质量评估指标（峰值信噪比PSNR、结构相似性SSIM） - 处理过程可视化（频域滤波器和空域结果对比）

使用方法

1. 运行主程序文件启动系统界面
2. 加载需要复原的退化图像
3. 选择点扩散函数（可使用预设模糊核或自定义）
4. 设置噪声参数（如需要）
5. 选择滤波方法（逆滤波或维纳滤波）
6. 调节相关参数（如维纳滤波的信噪比）
7. 点击复原按钮进行处理
8. 查看复原结果和各项评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows 7/10/11，macOS，Linux

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，主要实现了用户界面设计、图像加载与预处理、点扩散函数选择、逆滤波与维纳滤波算法执行、频域与空域转换处理、复原结果可视化展示以及图像质量评估计算等完整流程。通过该文件可启动完整的图形化操作环境，为用户提供一体化的图像复原解决方案。