基于频域分析的MATLAB运动模糊长度自动识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用频域特征分析技术，实现对运动模糊图像中模糊长度的自动鉴别。系统通过检测图像的频域特性，精确计算模糊核参数，为图像恢复和取证分析提供可靠的自动化解决方案。

详 情 说 明

基于频域特征的图像运动模糊长度自动鉴别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的运动模糊参数自动识别系统。系统通过对输入图像进行频域分析和特征提取，能够自动检测并量化图像中的线性运动模糊效应，精确计算出模糊核的长度与角度参数。该系统为图像恢复、 forensic 取证分析等应用场景提供了重要的技术支撑。

功能特性

• 自动模糊参数估计：自动识别运动模糊图像中的模糊长度（像素单位）和模糊角度（角度单位）
• 智能图像适配：支持常见图像格式（JPG, PNG, BMP等），自动进行灰度转换处理
• 处理过程可视化：提供频谱图、特征提取中间结果等可视化输出
• 结果可靠性评估：输出置信度评分（0-1范围）衡量估计结果的可靠程度
• 错误诊断机制：当输入图像不符合处理要求时提供明确的错误诊断信息

使用方法

1. 准备输入图像（分辨率不低于128×128像素，包含明显运动模糊特征）
2. 运行主程序文件
3. 选择或输入待处理的图像文件路径
4. 系统自动处理并输出以下结果：

- 模糊长度估计值 - 模糊角度估计值 - 置信度评分 - 处理过程可视化图表

1. 根据错误诊断信息调整输入图像（如需要）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 不低于4GB内存
• 支持常见图像格式的读写功能

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，实现了图像预处理与灰度转换、二维频域变换与频谱特征分析、图像梯度计算与边缘特征检测、基于最小二乘优化的模糊核参数精确估计、结果可信度综合评估以及处理过程的可视化输出生成等功能模块。