散焦模糊图像复原matlab

散焦模糊图像复原是图像处理中的一个重要问题，常用的方法之一是逆滤波。以下是一个简单的 Matlab 代码示例：

% 读入模糊图像
blurred_img = imread('blurred_image.png');

% 构建模糊核
kernel_size = 15;
blur_radius = 5;
kernel = fspecial('disk', blur_radius) * 255;
kernel = imresize(kernel, [kernel_size kernel_size]);
kernel = kernel ./ sum(kernel(:));

% 对模糊图像进行逆滤波
restored_img = deconvwnr(blurred_img, kernel);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1), imshow(blurred_img), title('模糊图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(restored_img), title('复原图像');

在这个示例中，我们首先读入一个模糊的图像，然后构建一个模糊核。接下来，我们使用 `deconvwnr` 函数对模糊图像进行逆滤波，得到复原图像。最后，我们将模糊图像和复原图像在同一窗口中显示出来，以便比较它们之间的区别。

相关问题

利用拉氏算子对散焦模糊图像进行微分 matlab程序,基于Hough变换的散焦模糊图像复原方法...

以下是利用拉普拉斯算子对散焦模糊图像进行微分的MATLAB程序：

% 读取散焦模糊图像
img = imread('blurry_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 应用拉普拉斯算子
laplacian_img = del2(gray_img);

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');

subplot(1,2,2);
imshow(laplacian_img);
title('微分后的图像');

以下是基于Hough变换的散焦模糊图像复原方法的MATLAB程序：

% 读取散焦模糊图像
img = imread('blurry_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 应用Hough变换
[~, theta, rho] = hough(gray_img);

% 找到最大的峰值
peaks = houghpeaks(theta, rho, 'Threshold', 0.5*max(theta(:)));

% 提取直线
lines = houghlines(gray_img, theta, rho, peaks);

% 创建空白图像
recovered_img = zeros(size(gray_img));

% 消除散焦模糊
for k = 1:length(lines)
    xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
    recovered_img = insertShape(recovered_img, 'Line', [xy(1,:) xy(2,:)], 'LineWidth', 5);
end

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');

subplot(1,2,2);
imshow(recovered_img);
title('复原后的图像');

请注意，这些程序只是基本示例，需要根据实际情况进行修改和调整。

对于输入的散焦模糊图像，进行盲复原 matlab

以下是一个简单的基于盲反卷积的散焦模糊图像盲复原 Matlab 代码：

% 读取模糊图像
blurryImage = imread('blurry_image.png');

% 定义模糊核
kernelSize = 21;
PSF = fspecial('motion', kernelSize, 11);

% 生成模糊图像
blurred = imfilter(blurryImage, PSF, 'conv', 'circular');

% 显示模糊图像
figure;
imshow(blurred);
title('Blurred Image');

% 定义盲反卷积参数
sz = size(blurryImage);
lambda = 0.1;
num_iters = 20;
step_size = 0.2;

% 初始化反卷积器
deconvolved = ones(sz) / prod(sz);

% 迭代盲反卷积器
for i = 1:num_iters
    % 计算梯度
    grad = 2 * imfilter(imfilter(deconvolved, PSF, 'conv', 'circular') - blurred, PSF, 'corr', 'circular') + lambda * deconvolved;
    
    % 更新反卷积器
    deconvolved = deconvolved - step_size * grad;
    
    % 抑制噪声
    deconvolved = max(deconvolved, 0);
    deconvolved = deconvolved / sum(deconvolved(:));
    deconvolved = deconvolved + eps;
    
    % 计算误差
    error = sum(sum((imfilter(deconvolved, PSF, 'conv', 'circular') - blurred).^2)) / prod(sz);
    
    % 显示迭代信息
    disp(['Iteration ', num2str(i), ' error = ', num2str(error)]);
end

% 显示复原图像
figure;
imshow(deconvolved);
title('Deblurred Image');

在这个算法中，我们使用了盲反卷积来复原散焦模糊图像。这个算法与正则化反卷积和迭代反卷积类似，但没有指定模糊核。因此，我们需要在算法中迭代估计模糊核和图像本身。请注意，这只是一个简单的盲反卷积算法，可能无法适用于所有情况。对于更复杂的情况，您可能需要使用更高级的算法，例如Tikhonov正则化或最小二乘反卷积。