正则化的反卷积复原模糊图像matlab

以下是一个简单的正则化反卷积算法的 Matlab 代码，用于复原输入的模糊图片：

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

% 定义 PSF 核
PSF = fspecial('gaussian', [15, 15], 5);

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

% 定义图像尺寸和噪声水平
sz = size(blurryImage);
noise_var = 0.001;

% 定义正则化参数
lambda = 0.1;

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

% 定义迭代次数和步长
num_iters = 20;
step_size = 0.2;

% 迭代反卷积器
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

% 显示结果
imshow(deconvolved);

这个算法添加了一个正则化项，以帮助控制反卷积器的复杂度，并减少噪声。请注意，这只是一个简单的正则化反卷积算法，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。