基于多算法的图像复原系统设计与实现

资 源 简 介

本项目是一个功能完备的图像复原工具箱，旨在解决图像在获取、传输过程中产生的退化问题，如运动模糊、大气湍流及加性噪声。项目核心功能涵盖了三种经典的图像复原算法及其对比分析。首先是逆滤波（Inverse Filter）算法，通过直接反转退化系统的频率响应来恢复图像，展示了其在无噪声情况下的理论性能及对噪声的敏感性。其次是维纳滤波（Wiener Filter）算法，该算法综合考虑了退化函数和噪声的功率谱，通过最小化均方误差来寻找最优的复原滤波器，特别适用于含噪图像的清晰化处理。最后是Lucy-Richardso

详 情 说 明

项目介绍：基于MATLAB的多算法图像复原系统

本项目是一个基于MATLAB开发的图像复原仿真平台，专注于解决数字图像在获取与传输过程中因退化而导致的质量下降问题。系统针对典型的运动模糊及加性高斯噪声退化模型，集成了三种主流的图像复原技术。通过对比分析不同算法在处理相同退化场景下的复原效果，本项目为数字图像处理中的频率域滤波与迭代复原理论提供了直观的实践演示。

功能特性

1. 图像退化建模场景模拟：支持加载标准灰度图像，通过预设参数生成精确的运动模糊效果，并叠加指定均值与方差的高斯白噪声，构建贴近真实的图像退化模型。

1. 多算法协同复原：

• 受限逆滤波：通过频率域变换，利用阈值截断技术防止低幅值分量导致的噪声放大。
• 维纳滤波：基于最小均方误差准则，结合图像信号与噪声的力量谱比值进行最优估计复原。
• Lucy-Richardson迭代：采用非线性贝叶斯推断框架，通过多次迭代优化图像质量。

1. 自动化性能评估系统：内置量化分析模块，自动计算原始图像、退化图像以及各复原结果之间的均方误差（MSE）与峰值信噪比（PSNR）。

1. 可视化对比界面：系统自动生成多窗口对比视图，同屏展示原始图像、退化图像及三种算法的复原结果，并实时打印性能评估报表。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
2. 所需工具箱：图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)。

算法实现逻辑与技术细节

1. 图像预处理与退化：

系统首先将输入的图像转换为双精度浮点数（double）格式，以便进行精确的计算。退化过程通过创建一个长度为25、角度为11度的运动点扩散函数（PSF）实现。模糊后的图像随后被添加均值为0、方差为0.001的高斯噪声，形成最终的待处理图像。

1. 受限逆滤波逻辑：

该功能在自定义函数中实现。算法将空间域的图像和点扩散函数通过快速傅里叶变换（FFT）映射到频率域。由于直接逆滤波在退化函数接近零的频率点会极度放大噪声，系统引入了一个幅度阈值（0.05）。当退化函数的模值低于此阈值时，该频率成分的逆响应被强制设为0，从而有效抑制了高频噪声的干扰。

1. 维纳滤波实现：

利用最小均方误差判据进行复原。系统计算图像的信噪比常数K（噪声方差与信号方差之比），并调用相关函数执行反卷积。该方法在抑制噪声与保持细节之间取得了较好的平衡。

1. Lucy-Richardson复原细节：

该算法是一种非线性的迭代复原方法。系统预设迭代次数为30次，通过迭代计算得出最符合退化分布的原始图像估计值。该算法特别强调了对非线性退化过程的适应性。

1. 指标计算与评估：

系统通过自定义的指标计算函数，对处理前后的图像进行像元级差异分析。

• 均方误差（MSE）：计算两幅图像对应像素差值的平方均值。
• 峰值信噪比（PSNR）：基于MSE计算对数比例，以分贝（dB）为单位反映图像的还原精度。若MSE为0则定义PSNR为99，代表完美复原。

使用说明

1. 启动环境：打开MATLAB并定位到项目源文件所在的文件夹。

1. 运行系统：在命令行窗口执行主程序函数。

1. 查看结果：

• 观察弹出的图形窗口，对比不同算法在边缘清晰度和噪声抑制方面的视觉差异。
• 查看命令行窗口输出的报表，分析各算法在PSNR和MSE指标上的量化表现。

1. 动态调整：用户可自行修改程序代码中的模糊长度、角度或噪声方差等参数，观察不同退化程度对复原算法稳定性的影响。