matlab运动图像去模糊算法代码

运动图像模糊矫正是一种常见的图像处理问题。在MATLAB中，可以使用不同的算法来实现这个功能。以下是一个使用Wiener滤波器的MATLAB代码示例：

% 导入图像
image = imread('blurry_image.jpg');

% 将图像转化为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);

% 计算傅里叶变换
ft_image = fft2(double(gray_image));

% 计算频谱
spectrum = abs(ft_image);

% 计算模糊核
[m, n] = size(gray_image);
H = zeros(m, n);
for k = 1:5       % 这里假设模糊是由5个点引起的
    H(round(m/2), round(0.2*n + k)) = 1;
end

% 计算Wiener滤波器
SNR = 0.1;      % 信噪比
K = max(spectrum(:))^2 / SNR;
wiener_filter = conj(H) ./ (abs(H).^2 + K);

% 滤波去模糊
deblurred_image = real(ifft2(ft_image .* wiener_filter));

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(gray_image); title('原始图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(deblurred_image, []); title('去模糊图像');

在这个代码示例中，首先导入模糊图像并转化为灰度图像。然后计算傅里叶变换，并通过计算频谱来获取模糊图像的模糊核。接下来，根据信噪比计算Wiener滤波器，并使用该滤波器对图像进行去模糊处理。最后，显示原始图像和去模糊图像的结果。

需要注意的是，在实际应用中，模糊核和信噪比的选择可能会有所不同。这个代码示例仅提供了一种基本的算法框架，具体的细节可以根据实际情况进行调整。