求模糊图像的模糊核matlab

求模糊核的方法有很多种，根据不同的模糊方式和场景选择不同的方法。下面介绍几种常见的方法。

1. 直接给定模糊核

如果你已经知道了模糊核，直接将其输入到Matlab中即可。例如，对于高斯模糊，可以使用fspecial函数生成高斯核：

h = fspecial('gaussian', [5 5], 2);

其中，[5 5]表示生成的核的大小，2表示标准差。

2. 使用逆滤波器

逆滤波器是一种常见的求解模糊核的方法。它的基本思想是：假设图像在卷积后被加上了一些噪声，我们可以先将噪声去除，然后再通过逆滤波器求解出模糊核。

Matlab中可以使用deconvwnr函数实现此功能：

J = imread('cameraman.tif');
h = fspecial('motion', 20, 45);
K = imfilter(J, h, 'circular', 'conv');
% 对模糊图像进行去噪声
V = .01;
K = imnoise(K, 'gaussian', 0, V);
% 求解模糊核
[J, PSNR] = deconvwnr(K, h, 0);

其中，J是原始图像，h是模糊核，K是卷积后的图像，V是高斯噪声的方差。

3. 使用盲逆滤波器

盲逆滤波器是一种无需先去除噪声就可以求解模糊核的方法。它的基本思想是：假设我们已知了模糊核的一些特征，比如大小、形状等，我们可以通过最小二乘法求解出满足这些特征的模糊核。

Matlab中可以使用deconvblind函数实现此功能：

J = imread('cameraman.tif');
h = fspecial('motion', 20, 45);
K = imfilter(J, h, 'circular', 'conv');
% 求解模糊核
[J, PSNR] = deconvblind(K, ones(size(J)), 10);

其中，J是原始图像，h是模糊核，K是卷积后的图像，10表示最大迭代次数。