MATLAB运动模糊建模与逆滤波图像恢复系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了图像运动模糊的模拟与恢复功能。用户可自定义模糊参数生成运动模糊图像，并基于逆滤波或维纳滤波算法进行图像复原，适用于图像处理教学与研究。

详 情 说 明

基于运动模糊建模和逆滤波的运动图像模糊及恢复系统

项目介绍

本项目是一个用于运动模糊模拟与图像恢复的MATLAB系统。系统能够根据用户设定的参数，对输入的清晰图像进行精确的运动模糊模拟，并利用频域逆滤波技术对模糊图像进行恢复处理。项目集成了图像退化与复原的全流程，并自动计算关键图像质量指标，为用户提供直观的效果对比与量化评估。

功能特性

• 运动模糊模拟：基于点扩散函数（PSF）建模技术，使用自定义的模糊长度和角度参数，生成高质量的运动模糊图像。
• 图像恢复处理：提供逆滤波和维纳滤波两种经典频域恢复算法，可有效复原因运动造成的图像模糊。
• 质量评估：自动计算并输出峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），量化评估恢复图像的质量。
• 结果可视化：并排显示原始图像、模拟的模糊图像以及恢复后的图像，便于进行直观对比。

使用方法

1. 准备输入图像：准备一张待处理的清晰图像（支持JPG、PNG、BMP等格式）。
2. 设置模糊参数：在运行系统时，根据提示输入运动模糊的长度（单位：像素）和角度（单位：度）。
3. 选择恢复算法与参数：系统支持选择逆滤波或维纳滤波算法。若选择维纳滤波，可根据需要输入信噪比或正则化参数以优化恢复效果。
4. 获取输出结果：系统处理完成后，将自动生成并保存三幅图像（原始、模糊、恢复）的对比图，同时在命令行窗口输出PSNR和SSIM的数值结果。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux。
• 软件环境：需要安装 MATLAB（推荐版本 R2016a 或更高版本）。
• 内存：建议不少于 4GB，处理高分辨率图像时需要更多内存。

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，其主要功能包括：引导用户完成图像输入与参数设置、调用点扩散函数生成模块创建运动模糊模型、执行运动模糊模拟与图像恢复算法、计算恢复图像的质量评价指标，并最终将原始图像、模糊图像及恢复图像进行可视化对比展示。