MATLAB基于退化模型辨识与滤波反演的运动失真及噪声干扰图像恢复系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现图像恢复功能，支持线性运动模糊、高斯噪声等退化类型。系统可自动估计PSF参数，通过维纳滤波、约束最小二乘滤波等自适应算法进行高质量图像反演修复。

详 情 说 明

基于退化模型辨识与滤波反演的运动失真及噪声干扰图像恢复系统

项目介绍

本项目采用MATLAB实现，针对因线性运动模糊、高斯噪声、椒盐噪声等常见因素造成的图像退化，提供一套完整的恢复解决方案。系统能够自动辨识图像退化模型的关键参数，并应用先进的滤波反演算法进行图像重建。同时，系统内置了退化模型验证与恢复效果量化评估模块，为用户提供科学的恢复质量判断依据。

功能特性

• 多类型退化处理：有效修复线性运动模糊、高斯噪声、椒盐噪声等单一或混合型图像退化。
• 自动参数估计：集成点扩散函数（PSF）参数自动估计模块，可辨识模糊核尺寸、方向等关键信息。
• 自适应恢复算法：核心算法库包含维纳滤波、约束最小二乘滤波等多种正则化反卷积算法，可根据退化特性自适应选择。
• 全面的质量评估：提供峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）、均方误差（MSE）等多指标量化评估，客观衡量恢复效果。
• 可视化分析界面：生成包含原始图像、退化图像、恢复图像及误差分析的对比图谱，直观展示恢复全过程。

使用方法

1. 准备输入图像：将待修复的单通道或三通道图像（支持JPG, PNG, BMP格式）放置于指定目录。
2. 设置处理参数（可选）：可根据先验知识，选择性配置噪声方差、模糊核尺寸、正则化系数等参数。若未提供，系统将启动自动估计流程。
3. 运行主程序：在MATLAB环境中运行主程序，系统将自动完成退化模型辨识、图像恢复及质量评估。
4. 获取输出结果：程序执行后，将输出修复后的图像矩阵、详细的退化模型参数报告、恢复过程可视化对比图以及图像质量评估指标（SSIM/MSE/PSNR）结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度枢纽，负责协调整个图像恢复流程的有序执行。它整合了图像读取与预处理、退化模型参数自动辨识、反卷积滤波算法选择与执行、恢复效果定量评估以及最终结果的可视化呈现等一系列关键功能模块，为用户提供一站式的图像恢复处理体验。