MATLAB逆滤波去除运动模糊并分析代码

MATLAB逆滤波去除运动模糊的主要步骤如下：

1. 加载图像，并对其进行频域变换；
2. 根据运动模糊的特征，生成模糊核；
3. 对模糊核进行频域变换，并计算其逆滤波函数；
4. 对原始图像和模糊核的频域变换进行点乘；
5. 对点乘结果进行逆变换，并得到去除运动模糊后的图像。

下面是一个MATLAB的逆滤波去除运动模糊的示例代码：

% 加载图像
img = imread('blurry_image.jpg');

% 对图像进行频域变换
img_freq = fft2(img);

% 生成模糊核
len = 20;
theta = 30;
PSF = fspecial('motion', len, theta);

% 对模糊核进行频域变换，并计算其逆滤波函数
PSF_freq = fft2(PSF, size(img, 1), size(img, 2));
PSF_freq_conj = conj(PSF_freq);
PSF_freq_abs = abs(PSF_freq).^2;
Wiener_filter = PSF_freq_conj ./ (PSF_freq_abs + 0.0001);

% 对原始图像和模糊核的频域变换进行点乘
img_deblur_freq = Wiener_filter .* img_freq;

% 对点乘结果进行逆变换，并得到去除运动模糊后的图像
img_deblur = ifft2(img_deblur_freq);

% 显示原始图像和去除模糊后的图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('Original image');
subplot(1,2,2); imshow(uint8(img_deblur)); title('Deblurred image');

这段代码中，`fspecial`函数用于生成运动模糊核，`conj`函数用于计算模糊核的共轭，`abs`函数用于计算模糊核频域变换的绝对值，`./`用于矩阵的逐元素除法，`ifft2`函数用于进行逆变换。最后，通过`imshow`函数将原始图像和去除模糊后的图像显示出来。