用微分自相关法实现运动模糊图模糊参数估计的功能

实现运动模糊图像的模糊参数估计可以使用微分自相关法。微分自相关法是一种常用的图像处理方法，用于估计图像的模糊参数，包括模糊长度和模糊角度。下面是一个用MATLAB实现微分自相关法进行运动模糊图像模糊参数估计的示例代码。

function [blur_length, blur_angle] = motion_blur_parameter_estimation(image)
    % 将图像转换为灰度图
    if size(image, 3) > 1
        image = rgb2gray(image);
    end

    % 计算图像的傅里叶变换
    F = fft2(double(image));
    F = fftshift(F);

    % 计算傅里叶变换的幅度谱
    magnitude = abs(F);

    % 计算幅度谱的微分
    [M, N] = size(magnitude);
    [X, Y] = meshgrid(-N/2:N/2-1, -M/2:M/2-1);
    dft_mag = sqrt(X.^2 + Y.^2) .* magnitude;
    
    % 寻找微分幅度谱的峰值
    [~, ind] = max(dft_mag(:));
    [peak_row, peak_col] = ind2sub([M, N], ind);
    
    % 计算模糊长度和模糊角度
    blur_length = sqrt((peak_col - N/2)^2 + (peak_row - M/2)^2);
    blur_angle = atan2(peak_row - M/2, peak_col - N/2);

    % 将角度转换为度数
    blur_angle = rad2deg(blur_angle);

end

在这个示例代码中，我们首先将输入的彩色图像转换为灰度图像，然后计算图像的傅里叶变换，并计算傅里叶变换的幅度谱。接下来，我们计算幅度谱的微分，找到微分幅度谱的峰值，并根据峰值的位置计算模糊长度和模糊角度。最后，将模糊角度转换为度数，并返回模糊长度和模糊角度作为输出。

你可以使用这个函数来估计运动模糊图像的模糊参数，并根据需要进行进一步的处理和分析。