对图像进行动态模糊处理然后使用维纳滤波处理该图像matlab代码

以下是对图像进行动态模糊处理然后使用维纳滤波处理该图像的 Matlab 代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 模糊核大小
ksize = 11;

% 随机生成运动模糊方向和距离
angle = randi([0 180]);
distance = randi([5 20]);

% 生成运动模糊核
motion_kernel = fspecial('motion', distance, angle);

% 进行运动模糊处理
blurred_img = imfilter(img, motion_kernel, 'conv', 'circular');

% 添加高斯噪声
blurred_img = imnoise(blurred_img, 'gaussian', 0, 0.0001);

% 维纳滤波处理
wnr_img = deconvwnr(blurred_img, motion_kernel, 0.1);

% 显示结果
figure;
subplot(1,3,1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(1,3,2); imshow(blurred_img); title('模糊后图像');
subplot(1,3,3); imshow(wnr_img); title('维纳滤波后图像');

注意：该代码中的模糊核是运动模糊核，可以根据需要修改成其他类型的模糊核。另外，代码中添加的高斯噪声是为了更好地模拟实际情况，可以根据需要调整高斯噪声的参数。

相关问题

维纳滤波处理运动模糊图像matlab代码

以下是一个简单的基于维纳滤波的运动模糊图像处理的MATLAB代码示例：

% 读取图像
img = imread('motion_blur_image.png');

% 设计运动模糊核
len = 21;
theta = 11;
psf = fspecial('motion', len, theta);

% 添加噪声
noise_mean = 0;
noise_var = 0.0001;
blurred_img = imfilter(img, psf, 'conv', 'circular');
blurred_img = imnoise(blurred_img, 'gaussian', noise_mean, noise_var);

% 维纳滤波
estimated_nsr = noise_var / var(img(:));
wnr_img = deconvwnr(blurred_img, psf, estimated_nsr);

% 显示结果
figure;
subplot(1,3,1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(1,3,2); imshow(blurred_img); title('添加噪声和运动模糊的图像');
subplot(1,3,3); imshow(wnr_img); title('维纳滤波处理后的图像');

在这个示例中，我们首先读取了一个运动模糊的图像，并设计了一个运动模糊核。然后，我们添加了高斯噪声，并使用维纳滤波对图像进行处理。最后，我们将结果显示在一个图像窗口中。

需要注意的是，这个示例仅仅是一个简单的维纳滤波处理运动模糊图像的MATLAB代码示例。在实际应用中，可能需要更加复杂的处理方法和参数调整，以获得更好的结果。

请给出一段代码，利用维纳滤波的原理对图像进行去模糊化的处理

好的，以下是一段利用维纳滤波对图像进行去模糊化的Matlab代码：

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

% 创建模糊核
h = fspecial('motion', 20, 45);

% 对模糊图像进行维纳滤波
estimated_nsr = 0.0001;
deblurred_img = deconvwnr(blurry_img, h, estimated_nsr);

% 显示原图像和去模糊化后的图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(blurry_img); title('模糊图像');
subplot(1,2,2); imshow(deblurred_img); title('去模糊化后的图像');

上述代码首先读入一个模糊图像，然后使用fspecial函数创建了一个运动模糊核，并调用deconvwnr函数对模糊图像进行了维纳滤波处理，最后显示原图像和去模糊化后的图像。

需要注意的是，维纳滤波需要估计噪声的功率谱密度，这里使用了一个估计值estimated_nsr来代替真实值。如果需要更精确的去模糊化效果，可以使用其他方式来估计噪声功率谱密度。