matlab实现 图像的模糊及恢复

MATLAB是一种强大的数学软件，广泛用于信号处理和图像分析。对于图像的模糊处理和恢复，它有内置函数可以方便地操作。

1. **图像模糊**：
- 使用`imfilter`函数：MATLAB中的`imfilter`函数可用于应用各种滤波器，如高斯滤波器对图像进行平滑，产生模糊效果。例如，`blurred_img = imfilter(original_img, fspecial('gaussian', [5 5], sigma))`，其中`fspecial`创建一个高斯滤波核，`sigma`控制模糊程度。

2. **图像模糊的几种形式**：
- 线性空间域模糊：通过卷积运算实现。
- 非线性空间域模糊：如椒盐噪声、运动模糊等。
- 时间域模糊：通过傅里叶变换（FFT）将图像从空间域转换到频率域，再做模糊处理，然后反变换回空间域。

3. **图像恢复（去模糊）**：
- 可以使用反卷积（deconvolution）来尝试去除模糊，比如使用先验知识（如已知的模糊核）。
- `deconvblind`函数可以在不知道模糊核的情况下，尝试估计并去除模糊，但这通常需要一些迭代算法和假设。
- 对于运动模糊，有时利用相机曝光时间、运动速度信息和图像内容可以估计出模糊过程，然后通过插值或其他技术复原清晰图像。

4. **示例代码片段**：

% 加载图像
img = imread('example.jpg');
% 应用模糊
blur_img = imfilter(img, fspecial('average', 5));
% 如果知道模糊核，去模糊
kernel = makeKernel(); % 自定义模糊核
restored_img = deconvolve(blur_img, kernel);