已知模糊角度，怎么通过图片估计运动模糊核的模糊尺度matlab

要通过图片估计运动模糊核的模糊尺度，可以使用以下步骤：

1. 读取模糊图像，并将其转换为灰度图像。
2. 使用逆滤波或维纳滤波去除图像的噪声。
3. 使用傅里叶变换将图像转换到频域。
4. 计算图像的相位谱和幅度谱，通过幅度谱找到频域中的主要方向。
5. 通过主要方向和模糊角度计算运动方向和运动模糊核的大小。
6. 对估计的运动模糊核进行反卷积，得到清晰图像。

下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，其中使用 Wiener 滤波和主成分分析（PCA）来估计运动模糊核的大小：

% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('blurry_image.png');
gray_img = rgb2gray(img);

% 使用 Wiener 滤波去除噪声
PSF = fspecial('motion', 20, 45);
noise_var = 0.001;
estimated_nsr = noise_var / var(gray_img(:));
wiener_img = deconvwnr(gray_img, PSF, estimated_nsr);

% 计算主成分分析（PCA）来估计运动模糊核的大小
[rows, cols] = size(wiener_img);
[Ix, Iy] = gradient(wiener_img);
M = [Ix(:) Iy(:)];
C = cov(M);
[V, D] = eig(C);

% 计算模糊核的大小
blur_angle = 45;
theta = deg2rad(blur_angle);
u = [cos(theta) sin(theta)];
v = V(:, 1)';
k = ceil(norm(u) * abs(cols*cos(theta)) + norm(v) * abs(rows*sin(theta)));

% 对估计的运动模糊核进行反卷积
res_img = deconvwnr(gray_img, PSF, estimated_nsr);

请注意，这只是一个简单的示例，具体的方法可能因应用场景而异。