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基于MATLAB的最小二乘滤波图像复原系统

本MATLAB项目实现模糊与噪声退化图像的复原，支持用户输入真实PSF参数和噪声强度，自动构建退化模型并执行最小二乘逆滤波算法，输出清晰图像。适用于图像处理研究与实验。

本项目实现了针对模糊与噪声退化的图像进行最小二乘滤波复原。系统通过用户输入的真实点扩散函数（PSF）参数和噪声强度参数，自动构建图像退化模型并执行最小二乘逆滤波算法，最终输出复原后的清晰图像。该系统支持对多种类型（如高斯模糊、运动模糊等）的图像退化进行有效复原，并通过参数调整优化复原效果。

- PSF参数：选择点扩散函数类型及相应参数（如高斯模糊的标准差、运动模糊的长度等） - 噪声参数：指定噪声类型和强度（如高斯噪声的方差、椒盐噪声的密度等） - 正则化参数（可选）：根据需求调整滤波平滑度

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像退化模型的构建、最小二乘逆滤波算法的执行、复原质量指标的自动计算以及结果可视化。具体涵盖PSF参数解析与建模、噪声模型生成、频域滤波处理、正则化参数应用、图像质量评估和对比展示等关键环节，确保用户能够通过简洁的接口完成完整的图像复原流程。