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基于MATLAB的图像去模糊与细节增强系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB开发图像质量优化系统，通过模糊区域检测、非线性滤波和频域复原技术消除模糊，再结合对比度拉伸与自适应处理增强细节，有效改善视觉质量。
详 情 说 明
图像去模糊与细节增强的视觉质量优化系统
项目介绍
本项目基于MATLAB平台设计并实现了一套完整的图像视觉质量优化处理流程。系统专注于解决因相机抖动、对焦不准或光照不足导致的图像模糊、细节丢失及对比度低下等问题。通过融合先进的盲去卷积复原、多尺度小波分析与自适应对比度增强技术，能够有效恢复图像的清晰边缘与纹理细节，显著提升图像的视觉感知质量。系统适用于摄影后期处理、安防监控图像分析、医学影像增强等多种需要高清晰度图像的应用场景。
功能特性
- 智能模糊检测与区域分析：自动识别图像中的模糊区域，为后续针对性处理提供依据。
- 基于盲去卷积的图像复原：在点扩散函数（PSF）未知的情况下，采用盲去卷积算法有效消除运动模糊或离焦模糊。
- 多尺度细节增强：利用小波变换分解图像，在不同尺度上分别增强高频细节信息，避免过度增强噪声。
- 自适应对比度提升：结合对比度拉伸与限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）技术，智能提升局部对比度，使图像细节更突出。
- 噪声抑制：在增强过程中同步考虑噪声控制，确保输出图像在细节清晰的同时保持干净平滑的视觉观感。
使用方法
- 准备输入图像：将待处理的模糊或低对比度图像（JPG、PNG或BMP格式）放置在项目目录的
input文件夹下。 - 运行主程序：在MATLAB命令窗口中，导航至项目根目录，并执行
main.m脚本。
matlab
run('main.m');
- 选择处理模式：程序启动后，根据提示可选择处理单张图像或批量处理
input 文件夹下的所有图像。获取输出结果：处理完成后，增强后的图像将以PNG格式保存在 output` 文件夹中。输出图像与输入图像分辨率一致，可直接查看或用于后续分析。系统要求
- 软件平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
- 必要工具箱：
- 硬件建议：为保证处理效率，建议计算机内存不小于8GB。处理高分辨率大图时，推荐使用16GB或以上内存。
文件说明
主程序文件作为整个系统的控制中枢，负责串联整个图像处理流水线。其核心功能包括：图像数据的读取与格式校验；调用模糊区域检测模块对输入图像进行分析；协调并执行盲去卷积去模糊、小波多尺度细节增强以及自适应直方图均衡化等一系列核心算法；对处理过程中的中间结果与最终增强图像进行可视化展示与管理；以及将优化后的图像按指定格式和路径进行保存。
