Matlab实现的基于图的图像去模糊技术

资源摘要信息:"暗通道matlab代码-Graph-Based-Blind-Image-Deblurring" 1. 去模糊技术简介 去模糊技术是图像处理领域中的一个重要分支，它旨在从模糊的图像中恢复出清晰的图像。根据是否需要知道图像模糊的成因，去模糊技术可以分为两种：非盲去模糊和盲去模糊。非盲去模糊技术需要已知的模糊核信息，而盲去模糊则不需要。基于图的盲图像去模糊技术是一种不依赖于具体模糊核信息的方法，它通常通过分析图像的统计特性或结构特性来估计模糊核，并利用估计出的模糊核来恢复原始图像。 2. 本Matlab代码的背景和应用场景 本Matlab代码是根据TIP（IEEE Transactions on Image Processing）期刊上发表的论文“从单张照片中基于图的盲图像去模糊”所开发的。该代码实现了文中提出的基于图的方法来处理单张照片的盲去模糊问题。它适用于那些没有先验模糊核信息的场景，例如通过手机摄像头拍摄的照片或者是由于运动模糊、相机抖动等原因造成模糊的图像。 3. Matlab运行环境要求 要运行该Matlab代码，用户的Matlab版本需大于或等于R2015a。这个版本要求意味着该代码利用了Matlab中的一些较新的功能特性，以保证代码能够正常运行和发挥最优性能。 4. 代码运行步骤 为了运行本Matlab代码，用户需要按照以下步骤操作： - 步骤1：运行文件“graph_blind_main.m”，这个主函数是整个去模糊过程的入口。 - 步骤2：选择一张模糊图像进行去模糊处理。 5. 参数调整 用户在使用代码时需要调整的参数并不多，主要的参数调整点为在第21行设置的“k_estimate_size”，即估计的内核大小。这个参数的默认值被设定为69，但为了获得更好的性能，用户应该将其设置为一个略大于实际模糊内核大小的数值。此外，如果需要关闭中间输出过程的显示，可以将第22行的“show_intermediate”设置为false，这样在去模糊过程中就不会显示中间结果。 6. 噪声处理 为了提高算法对噪声的鲁棒性，开发者在原有的去模糊框架之外增加了一些降噪模块。这些模块包括使用去噪电视对输入图像进行预处理，为中间输出内核增加小波域过滤，以及添加一个滤镜来过滤掉梯度域中的小或噪声梯度。对于更复杂的去噪需求，用户还可以使用如BM3D之类的高级去噪技术预先处理图像。 7. 非盲图像去模糊的结合使用 在使用本代码完成盲图像去模糊后，用户还可以采用当前最新的技术来进行非盲图像去模糊。这一步骤通常依赖于从盲去模糊阶段得到的模糊核，利用这个核来进一步提升图像的清晰度，获得最终的非盲去模糊效果。 8. 系统开源标签说明 “系统开源”标签表明了该项目是开放源代码的，任何用户都可以自由地下载、使用和修改这些代码。这对于学术研究和工业应用来说是一个非常重要的特点，因为它允许开发者和研究者在现有的基础上进行改进，共享研究成果，并共同推动技术的进步。 9. 压缩包子文件的文件结构 根据给定的文件名称列表“Graph-Based-Blind-Image-Deblurring-master”，可以推断该压缩包中包含了一个完整的项目目录结构，用户在解压后可以得到所有相关的源代码文件、文档以及可能的示例图像和测试脚本。这样的结构有助于用户理解和使用整个项目，从而更好地应用该去模糊算法。 总结来说，暗通道matlab代码-Graph-Based-Blind-Image-Deblurring是一个开源的Matlab工具箱，旨在实现对单张模糊照片的盲去模糊处理。它包含了一系列优化的算法模块，允许用户通过简单的参数调整实现高质量的图像恢复。同时，考虑到噪声和性能优化的需要，用户可以自行添加高级降噪技术。代码的开源性质鼓励了学术共享和技术创新，为广大图像处理研究人员和工程师提供了一个有力的工具。