MATLAB实现模糊的图像变清晰

在MATLAB中，有多种方法可以让模糊的图像变清晰

方法类型	核心函数/工具	适用场景	关键点
盲反卷积	deconvblind	未知模糊原因的图像，同时估计点扩散函数（PSF）和复原图像	初始PSF尺寸估计很重要 ；可指定权重数组抑制振铃 。
非盲反卷积	deconvwnr, deconvlucy, deconvreg	已知或能估计出点扩散函数（PSF） 的情况	逆滤波对噪声敏感；Lucy-Richardson迭代效果较好。
深度学习	预训练网络或自定义网络（如GANs）	大量数据，复杂模糊，追求高质量复原	需要大量模糊-清晰图像对训练 。
逆滤波	fft2, ifft2, deconvwnr	理论理解，无噪或低噪声的理想模糊情况	实际应用受限，噪声放大明显 。

下面我们重点探讨表格中提及的两种主要方法：盲反卷积和基于深度学习的图像去模糊。

使用盲反卷积处理未知模糊

当你不清楚图像模糊的具体原因（比如不知道是相机抖动还是散焦），可以尝试盲反卷积。MATLAB提供了 deconvblind 函数 ，它能在不知道点扩散函数（PSF） 的情况下，通过迭代同时估计PSF和复原图像 。

一个典型的工作流如下 ：

1. 读取图像并模拟模糊：为了演示，我们通常先模拟一个模糊过程。

   I = imread('cameraman.tif');
   % 创建一个高斯滤波器作为点扩散函数来模拟模糊
   PSF = fspecial('gaussian',7,10);
   Blurred = imfilter(I,PSF,'symmetric','conv');
   

2. 初始PSF估计：提供一个初始的PSF估计（比如一个小的矩形或高斯形状）作为起点。初始PSF的尺寸对结果影响很大，尺寸偏差可能导致复原图像出现明显振铃效应 。

   % 示例：创建一个与真实PSF大小相同的初始估计
   UNDERPSF = ones(size(PSF)-4); %  undersized PSF
   OVERPSF = padarray(UNDERPSF,[4 4],'replicate','both'); % oversized PSF
   INITPSF = padarray(UNDERPSF,[2 2],'replicate','both'); % 正确大小的PSF
   % 使用正确大小的INITPSF进行去模糊
   [J3,P3] = deconvblind(Blurred,INITPSF);
   

3. 处理振铃效应：振铃效应常出现在强度对比强烈的区域和图像边界 。可以通过指定权重数组（WEIGHT） 来抑制，权重数组标明了图像中应重点处理或忽略的区域 。

   % 通过边缘检测和形态学操作创建权重数组
   WEIGHT = edge(Blurred,'sobel',0.08);
   se = strel('disk',2);
   WEIGHT = 1 - double(imdilate(WEIGHT,se));
   % 将图像边界的权重设为0，抑制边界振铃
   WEIGHT([1:3 end-(0:2)],:) = 0;
   WEIGHT(:,[1:3 end-(0:2)]) = 0;
   

4. 对PSF附加约束：可以通过函数句柄 FUN 对每次迭代估计的PSF附加约束（如归一化、非负性）。

   % 例如，定义一个函数来裁剪PSF的边界
   P1 = 2; P2 = 2;
   FUN = @(PSF) padarray(PSF(P1+1:end-P1,P2+1:end-P2),[P1 P2]);
   

5. 执行盲反卷积：组合以上要素，调用 deconvblind 函数。

   % 使用权重数组和约束函数，并进行30次迭代
   [J,P] = deconvblind(Blurred,INITPSF,30,[],WEIGHT,FUN);
   

使用深度学习进行图像去模糊

深度学习，特别是生成对抗网络（GANs），在处理复杂模糊（如运动模糊）方面表现出色 。深度学习方法的核心是通过大量模糊-清晰图像对训练一个神经网络模型，让模型学习从模糊图像到清晰图像的映射关系 。

在MATLAB中，你可以：

1. 使用预训练网络：如果有合适的预训练去模糊网络，可以加载并使用。
2. 训练自己的网络：这需要：
   • 数据集：准备大量成对的模糊和清晰图像 。
   • 网络结构：选择或设计合适的网络结构，如DeblurGAN系列 。
   • 损失函数：结合像素级损失（如L1损失）、感知损失（如基于VGG特征）和对抗损失进行训练 。
   • 训练：在MATLAB中利用深度学习工具箱配置训练选项并进行训练。

参数与技巧

无论用哪种方法，以下几点对获得好结果至关重要：

• 点扩散函数（PSF）的估计：这是非盲反卷积成功的关键。PSF描述了图像模糊的方式。对于运动模糊，可以用 fspecial('motion', len, theta)；对于高斯模糊，可以用 fspecial('gaussian', hsize, sigma) 。
• 抑制振铃效应：
  • 使用 edgetaper 函数对图像边缘进行预处理，可以有效减少由离散傅里叶变换引入的振铃效应 。
  • 在盲反卷积中，权重数组（WEIGHT） 是抑制振铃的有力工具 。
• 噪声处理：许多反卷积算法会放大噪声。
  • 在 deconvblind 和 deconvlucy 中，可以通过 dampar 参数来抑制噪声放大，该参数会阻尼与噪声水平相比变化较小的像素的迭代 。
  • deconvreg 函数则通过正则化参数来平衡图像平滑度和数据保真度。
• 迭代次数：对于迭代算法（如 deconvlucy 和 deconvblind），迭代次数太少会导致复原不足，太多则可能引入伪影。通常需要尝试 。

综合示例：盲反卷积

这里提供一个结合了上述技巧的盲反卷积综合示例 ：

% 读取原始图像
I = imread('cameraman.tif');
figure; imshow(I); title('Original Image');

% 模拟运动模糊
PSF_true = fspecial('motion', 21, 11);
Blurred = imfilter(I, PSF_true, 'conv', 'circular');
figure; imshow(Blurred); title('Blurred Image');

% 初始PSF估计（大小与真实PSF相同）
initialPSF = ones(size(PSF_true));

% 创建权重数组以抑制边界振铃
weight = edge(Blurred, 'sobel', 0.08);
se = strel('disk', 2);
weight = 1 - double(imdilate(weight, se));
weight([1:3 end-(0:2)], :) = 0;
weight(:, [1:3 end-(0:2)]) = 0;
figure; imshow(weight); title('Weight Array');

% 使用盲反卷积去模糊
iterations = 30;
[J, recoveredPSF] = deconvblind(Blurred, initialPSF, iterations, [], weight);

% 显示去模糊结果和复原的PSF
figure; 
subplot(1,2,1); imshow(J); title('Deblurred Image');
subplot(1,2,2); imshow(recoveredPSF, []); title('Recovered PSF');

参考代码 matlab图像去模糊代码 www.3dddown.com/cna/80284.html

评估去模糊效果

评估去模糊效果至关重要。除了主观视觉判断，还可以用客观指标：

• PSNR（峰值信噪比）：值越高，通常表示图像质量越好，与原始图像越接近。
• SSIM（结构相似性指数）：比PSNR更符合人眼视觉感知。

在MATLAB中，可以调用 psnr 和 ssim 函数来计算这些指标。

图像去模糊是一个反复试验和调整参数的过程。建议你从示例代码开始，逐步调整参数并观察效果。