基于维纳滤波的图像去模糊算法matlab仿真

 

 

 

 

 

 

1.前言

在图像获取过程中，由于相机抖动、物体运动、聚焦不准或光学系统像差等原因，图像往往会发生模糊。图像模糊本质上是图像与一个模糊核 (也称为点扩散函数，PSF) 的卷积过程，同时还会受到噪声的干扰。图像恢复的目标就是从模糊图像中尽可能准确地重建原始清晰图像。

2.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

3.算法运行软件版本

Matlab2024b(推荐)或者matlab2022a

4.部分核心程序

（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频）

    %产生抖动因子PSF
    PSF     = fspecial( 'motion',LEN,THETA);
    %产生抖动效果图
    Ipsf    = imfilter(Io,PSF,'circular','conv');
 
    %自定义抖动模型
    [height,width] = size(Io);
    motion         = 28;
    h              = 1/motion * ones(1,motion);
    %进行维纳滤波，即不知道一直的抖动因子PSF 
    J              = deconvwnr(Ipsf,h,0.001);
23_007m

5.算法理论概述

基于维纳滤波的图像去模糊算法可以分为以下几个主要步骤:

读取模糊图像

1.估计或确定点扩散函数 (PSF)

2.计算PSF的傅里叶变换

3.估计噪信比参数K

4.计算维纳滤波传递函数

5.应用维纳滤波器

6.逆傅里叶变换得到去模糊图像

7.图像增强与后处理