基于Siggraph 06算法的MATLAB运动模糊图像恢复系统

资 源 简 介

该项目通过MATLAB实现Siggraph 2006论文的单图像去模糊算法，针对水平或垂直运动模糊图像，利用盲去卷积技术重建清晰图像，适用于数字图像恢复研究。

详 情 说 明

基于Siggraph 06单图像去模糊算法的运动模糊图像恢复系统

项目介绍

本项目是一个专门针对运动模糊图像的恢复系统，重点处理由相机水平或垂直方向平移运动造成的线性模糊。系统基于Siggraph 2006年论文《Removing Camera Shake from a Single Image》的核心思想，通过盲去卷积技术实现模糊图像的清晰化重建。该系统包含模糊核估计、正则化处理和图像重建三大核心模块，能够有效去除运动模糊并保留图像细节。

功能特性

• 方向性模糊处理：专门针对水平或垂直方向的运动模糊进行优化恢复
• 盲去卷积算法：无需预先知道模糊核参数，自动估计模糊特性
• 多尺度重建：采用金字塔分解策略进行多分辨率图像恢复，提高处理效果
• 参数可配置：支持模糊角度容差、迭代次数等参数调整
• 质量评估：自动计算PSNR/SSIM指标，量化评估恢复效果

使用方法

基本使用

将待处理的模糊图像放置在指定目录，运行主程序即可。系统会自动检测模糊方向并进行处理。

参数设置

• 模糊角度容差：默认±5°，可调整检测的角度范围
• 迭代次数：默认50次，影响去卷积的收敛效果

输出结果

• 恢复后的清晰图像（保持原格式）
• 估计的模糊核参数（运动角度和模糊长度）
• 质量评估报告（PSNR/SSIM对比）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持JPG/PNG/TIFF图像格式处理
• 推荐内存4GB以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，主要包括图像预处理、模糊核参数估计、正则化优化处理以及多尺度图像重建等功能。该文件整合了运动模糊检测算法，通过分析图像梯度特征确定模糊方向与长度，并采用改进的Richardson-Lucy反卷积算法进行图像恢复，同时生成处理结果的质量评估报告。