图像去模糊matlab代码

图像去模糊是一个比较复杂的问题，需要根据不同的模糊类型和程度选择不同的算法和参数。这里提供一种基于盲去卷积的matlab代码示例，可以对一定程度的运动模糊进行去除。

% 读入模糊图像
blur_img = imread('blurry_image.png');

% 设定盲去卷积算法参数
lambda = 0.1;
kernel_size = 21;

% 构建点扩散函数(PSF)
PSF = fspecial('motion', kernel_size, 45);

% 盲去卷积处理
deblur_img = deconvblind(blur_img, PSF, lambda);

% 显示去模糊结果
imshow(deblur_img);

需要注意的是，该算法对于较强的模糊效果可能无法有效去除，并且可能会在图像边缘产生不良影响。此外，不同的模糊类型和程度需要调整不同的算法和参数，需要根据具体情况进行调整和优化。

相关问题

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。

matlab维纳滤波去模糊代码

Matlab维纳滤波是一种常用的图像滤波技术，可以有效地消除图像模糊。维纳滤波的基本原理是根据图像的功率谱和滤波器的频率响应，对图像进行滤波处理，以得到更加清晰的图像。

下面是Matlab维纳滤波去模糊代码的具体实现过程：

1. 读取需要去模糊的图像并显示：

im = imread('blurry_image.jpg');
imshow(im);

2. 计算图像的功率谱：

im_fft = fft2(im);
im_fft_shifted = fftshift(im_fft);
im_power = abs(im_fft_shifted).^2;

3. 设置噪声和滤波器的参数：

K = 0.02; % 噪声系数
L = 0.1; % 调整维纳滤波器的参数

4. 计算维纳滤波器的频率响应：

h = fspecial('gaussian', size(im), 10); % 高斯滤波器
h_fft = fft2(h);
h_fft_shifted = fftshift(h_fft);
im_noise_power = K * abs(im_fft_shifted);
filter = conj(h_fft_shifted) ./ (abs(h_fft_shifted).^2 + im_noise_power + L);

5. 对图像进行频域滤波：

im_filtered_fft = filter .* im_fft_shifted;
im_filtered_shifted = ifftshift(im_filtered_fft);
im_filtered = uint8(real(ifft2(im_filtered_shifted)));

6. 显示去模糊的图像：

imshow(im_filtered);

通过以上实现过程，就可以使用Matlab维纳滤波对图像进行去模糊，得到更加清晰的图像。