MATLAB实现基于迭代盲去卷积的图像去模糊系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用迭代盲去卷积算法，自动估计模糊图像的PSF并通过多次反卷积迭代恢复清晰图像。支持处理运动模糊、高斯模糊等多种模糊类型，有效提升图像质量。

详 情 说 明

基于迭代盲去卷积的图像去模糊系统

项目介绍

本项目实现了一种基于迭代盲去卷积算法的数字图像去模糊处理系统。系统能够从模糊图像中自动估计点扩散函数（PSF）并进行多次迭代反卷积运算，逐步恢复清晰的原始图像。支持对多种模糊类型（运动模糊、高斯模糊等）的图像进行盲复原处理，提供参数调节接口，可控制迭代次数、正则化参数等关键参数，实现图像质量的最优化。

功能特性

• 盲去卷积处理：无需预先知晓模糊核信息，自动估计点扩散函数
• 多模糊类型支持：支持运动模糊、高斯模糊等多种模糊类型的复原
• 参数可调节：提供迭代次数、正则化系数、收敛阈值等关键参数调节接口
• 迭代优化：采用迭代优化技术逐步改善图像质量
• 质量评估：实时记录每次迭代的图像质量指标（PSNR、SSIM）
• 结果输出：输出去模糊后的清晰图像、估计的PSF矩阵及复原过程报告

使用方法

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

- 选择模糊类型（运动模糊/高斯模糊等） - 调节迭代次数（默认50次） - 设置正则化系数和收敛阈值 - 可选择提供初始PSF估计或使用系统默认估计

1. 执行处理：运行主程序开始去模糊处理
2. 获取结果：

- 输出去模糊后的清晰图像 - 获取估计的点扩散函数矩阵 - 查看复原过程记录和质量指标报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于处理大尺寸图像）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、盲去卷积算法执行、参数配置管理、迭代过程控制以及结果输出与分析等功能。具体涵盖了模糊类型识别、初始PSF估计、迭代优化计算、图像质量评估、收敛性判断和最终结果生成等关键操作环节。