MATLAB实现基于Lucy-Richardson算法的图像去模糊系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现经典Lucy-Richardson反向迭代算法，通过输入模糊图像和点扩散函数(PSF)估计，智能还原清晰图像。支持自定义迭代次数，为图像复原研究提供实用工具。

详 情 说 明

基于Lucy-Richardson反向迭代算法的图像复原系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的图像去模糊处理系统，采用经典的Lucy-Richardson反向迭代算法。该系统能够通过用户提供的模糊图像和点扩散函数（PSF）估计，逐步迭代恢复出原始清晰图像。特别适用于天文图像、显微镜照片等需要高精度复原的模糊场景。

功能特性

• 核心算法：实现Lucy-Richardson最大似然估计迭代算法
• PSF建模：支持高斯模糊核、运动模糊核等多种点扩散函数
• 参数可调：支持自定义迭代次数和收敛阈值
• 智能收敛：内置图像信噪比分析与收敛性自动判定机制
• 质量评估：自动生成峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）评估报告
• 过程可视化：提供迭代过程中的残差变化曲线图

使用方法

1. 准备输入数据：

- 模糊图像：单通道灰度图像（JPG/PNG/TIF等格式） - 点扩散函数：描述模糊核的矩阵 - 迭代参数：最大迭代次数（默认50）、收敛阈值（默认1e-5）

1. 运行复原系统：

执行主程序文件，系统将自动加载输入数据并开始迭代复原

1. 获取输出结果：

- 复原图像：与输入同尺寸的灰度图像（PNG格式） - 迭代过程图：残差变化曲线图 - 质量报告：包含PSNR和SSIM指标的评估结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像数据读取与预处理、Lucy-Richardson算法迭代执行、收敛条件判断、复原结果可视化以及图像质量评估等功能。该文件统筹协调各个算法模块，完成从模糊图像输入到清晰图像输出的完整处理流程。