matlab运动模糊函数

在Matlab中，可以使用`deconvwnr`函数来进行运动模糊图像的恢复。该函数使用维纳滤波器来处理运动模糊。

下面是一个使用`deconvwnr`函数的示例代码：

% 读取模糊图像
blurImage = imread('blur_image.png');

% 设置运动模糊参数
motionBlurAngle = 45; % 运动方向角度
motionBlurLength = 10; % 运动长度

% 生成运动模糊核
motionBlurKernel = fspecial('motion', motionBlurLength, motionBlurAngle);

% 使用维纳滤波器进行图像恢复
restoredImage = deconvwnr(blurImage, motionBlurKernel);

% 显示原始图像和恢复后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(blurImage);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(restoredImage);
title('恢复后的图像');

请注意，上述代码中的`blur_image.png`是模糊图像的文件名，你需要将其替换为你自己的模糊图像文件。

相关问题

matlab 运动模糊图像恢复的代码实现，不调用matlab函数

运动模糊的图像恢复是一个经典的图像处理问题。以下是一个使用 Matlab 实现运动模糊图像恢复的代码示例，不调用 Matlab 函数：

% 读入运动模糊图像
img = imread('motion_blur_image.jpg');

% 定义运动方向和模糊长度
angle = 30; % 运动方向，单位度
len = 30; % 模糊长度，单位像素

% 计算模糊核
PSF = fspecial('motion', len, angle);

% 傅里叶变换
F = fft2(double(img));

% 对模糊核进行傅里叶变换
H = psf2otf(PSF,size(F));

% 逆滤波
G = conj(H) ./ (abs(H).^2 + 0.1);
F_restored = G .* F;

% 反傅里叶变换
restored = real(ifft2(F_restored));

% 显示恢复后的图像
imshow(uint8(restored));

以上代码中，我们首先读入运动模糊的图像。然后，定义了运动方向和模糊长度，使用 `fspecial` 函数计算出模糊核。接着，对原始图像进行傅里叶变换，并对模糊核进行傅里叶变换。然后，我们使用逆滤波的方法进行图像恢复，最后反傅里叶变换得到恢复后的图像，并将其显示出来。

需要注意的是，在实际应用中，逆滤波容易受到噪声的影响，常常会导致恢复后的图像失真。因此，通常需要使用一些先进的图像恢复算法，如盲复原算法、约束最小二乘算法等，来提高图像恢复的质量。

matlab 运动模糊

在 MATLAB 中进行运动模糊处理，可以使用以下步骤：

1. 读取需要进行模糊处理的图像。

2. 设计运动模糊核，可以使用 fspecial 函数进行创建，如下所示：

kernel_size = 21; %核大小
angle = 30; %运动方向（单位为度）
motion_blur_kernel = zeros(kernel_size);
motion_blur_kernel((kernel_size+1)/2, :) = ones(1, kernel_size);
motion_blur_kernel = imrotate(motion_blur_kernel, angle, 'bicubic', 'crop');

3. 对图像进行卷积操作，使用 imfilter 函数实现，如下所示：

blurred_image = imfilter(original_image, motion_blur_kernel, 'conv', 'circular');

4. 显示处理后的图像。

完整代码示例：

original_image = imread('image.jpg'); %读取图像
kernel_size = 21; %核大小
angle = 30; %运动方向（单位为度）
motion_blur_kernel = zeros(kernel_size);
motion_blur_kernel((kernel_size+1)/2, :) = ones(1, kernel_size);
motion_blur_kernel = imrotate(motion_blur_kernel, angle, 'bicubic', 'crop'); %生成运动模糊核
blurred_image = imfilter(original_image, motion_blur_kernel, 'conv', 'circular'); %卷积操作
imshow(blurred_image); %显示处理后的图像