MATLAB实现基于运动模糊估计与逆滤波的图像退化与复原系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了图像运动模糊的模拟与复原功能。用户可自定义运动方向和模糊长度参数生成退化图像，并通过点扩散函数估计和频域逆滤波技术尝试恢复原始图像质量。系统提供完整的图像处理流程演示。

详 情 说 明

基于运动模糊估计与逆滤波的图像退化与复原系统

项目介绍

本项目是一个用于图像运动模糊退化与复原的仿真实验系统。系统能够根据用户设定的运动参数（角度、长度）对清晰的输入图像施加可控的运动模糊效果，并利用频域逆滤波算法尝试从退化图像中恢复原始图像。系统提供了完整的处理流程可视化与客观质量评价，适用于图像处理教学、算法研究与性能评估。

功能特性

• 可控图像退化：支持自定义运动方向（0°~180°）和模糊长度生成运动模糊退化图像
• 噪声模拟：可选添加高斯噪声，模拟更真实的图像退化场景
• 逆滤波复原：实现包括标准逆滤波、维纳滤波等频域复原算法
• 效果评估：提供PSNR、SSIM等客观质量指标量化复原效果
• 可视化分析：完整展示原始图像、退化图像、复原图像的对比结果及点扩散函数

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的清晰图像文件放置于指定目录
2. 设置退化参数：在交互界面或配置文件中指定运动角度、模糊长度及噪声参数
3. 执行处理流程：运行主程序，系统将自动完成退化-复原全过程
4. 查看输出结果：获取退化图像、复原图像、对比图及质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式（JPG、PNG、BMP等）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、运动模糊点扩散函数生成、图像退化操作、频域逆滤波复原算法实现、多模态结果可视化以及复原质量的定量评估功能。该文件作为系统入口，协调各功能模块有序执行，确保从参数输入到结果输出的完整链路畅通。