Matlab中的存档算法代码：盲反卷积（Blind-deconvolution）

简介：
本段代码实现了一种基于MATLAB的盲反卷积算法，旨在不依赖原始图像和点扩散函数的情况下恢复清晰图像。适用于天文摄影、医学影像处理等领域。 在MATLAB中实现盲反卷积算法涉及使用未知模糊内核对图像进行处理以恢复清晰度的过程。我的工作主要基于Rob Fergus的相关研究及其实施方案。为了提取清晰的图像，我们首先需要估算出模糊核。这一过程假设模糊核值具有指数先验分布，并利用最大后验（MAP）估计方法来计算。 理想情况下，在确定了后验概率分布之后再应用MAP算法进行后续处理会更为精确。一旦得到了模糊内核的估计结果，接下来使用Richardson-Lucy非盲反卷积算法获取图像中每个像素的真实值以实现最终锐化效果。我在文章里详细描述了这个过程。 在实践中，可以只选取特定区域作为输入来对局部进行增强处理而非整个图片，例如仅令瓶子部分更清晰而背景保持模糊的状态。下面是执行这一系列操作的具体步骤： 1. 将待处理的模糊图像复制到名为“images”的文件夹内（如ian1.jpg）。 2. 复制结果/目录下的一个示例脚本并重命名为与新图片对应的名称，例如在Linux系统中可以使用命令`cp ian1.m ian2.m`来完成该操作； 3. 对新的图像处理脚本进行编辑，比如修改变量obs_im的值为新的文件名（如 obs_im = ../images/ian2.jpg）。 按照上述步骤执行即可实现对任意模糊图片的有效局部或整体锐化。