逆滤波复原matlab

逆滤波（inverse filtering）是将经过模糊的图像恢复到原始清晰状态的一种技术。在 MATLAB 中进行逆滤波复原可以通过以下步骤实现：

1. 读入经过模糊的图像并将其转换为灰度图像。

   blurred_img = imread('blurred_image.jpg');
   gray_img = rgb2gray(blurred_img);

2. 设计模糊核并进行傅里叶变换。

   % 设计模糊核
   h = fspecial('motion', 20, 45);
   % 对模糊核进行傅里叶变换
   H = fft2(h, size(gray_img, 1), size(gray_img, 2));

3. 对图像进行傅里叶变换。

   F = fft2(double(gray_img));

4. 进行频域滤波。

   % 对频域图像进行逆滤波
   G = F ./ H;
   % 对结果进行反傅里叶变换
   restored_img = uint8(ifft2(G));

5. 显示恢复后的图像。

   imshow(restored_img);

需要注意的是，逆滤波复原是一种高度敏感的技术，需要对模糊核进行准确的估计，否则会导致复原结果出现伪影、噪声等问题。因此，实际应用中通常需要结合其他技术一起使用，如盲复原、正则化等，才能取得更好的效果。