基于matlab的运动模糊图像的复原的实现文献综述

运动模糊是图像处理领域中常见的一种图像降质现象，它是由于相机与拍摄场景之间存在相对运动而导致的。

运动模糊图像的复原旨在从退化的观测图像中恢复出清晰的原始图像，这在视频监控、医学影像、遥感图像处理等领域具有重要的应用价值。

本文综述了近年来基于MATLAB的运动模糊图像复原方法的研究进展。

首先，介绍了运动模糊图像退化模型、点扩散函数以及图像复原的基本概念。

其次，重点阐述了基于MATLAB实现的几种主流图像复原算法，包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等，并对它们的优缺点进行了比较分析。

然后，总结了不同算法在处理不同模糊程度、噪声水平的图像时的性能表现，以及常用的图像质量评价指标。

最后，展望了运动模糊图像复原技术的发展趋势。

关键词:运动模糊；图像复原；MATLAB；逆滤波；维纳滤波；约束最小二乘滤波

#1.1运动模糊图像退化模型运动模糊图像的形成可以看作是一个清晰图像与一个模糊核进行卷积运算的结果，并叠加噪声的过程，可以用以下数学模型表示：
B(x,y)=I(x,y)PSF(x,y) N(x,y)
其中，B(x,y)表示退化的模糊图像，I(x,y)表示原始清晰图像，PSF(x,y)表示点扩散函数（PointSpreadFunction），N(x,y)表示加性噪声，x和y表示像素坐标。

#1.2点扩散函数点扩散函数（PSF）是描述成像系统对点光源的响应函数，它表征了运动模糊的类型和程度。