内容概要：本文详细介绍了基于Matlab GUI界面的模糊图像复原系统的设计与实现。系统主要分为四个部分：打开图像、选择模糊算法、选择还原算法以及展示结果。通过uigetfile函数选择图像并在GUI界面上显示，提供多种模糊算法（如高斯模糊、运动模糊、散焦模糊）供用户选择，随后利用逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘法和Richardson-Lucy算法等对模糊图像进行复原。最终，用户可以在界面上直观地看到原始图像、模糊图像和复原图像的对比效果。 适合人群：对图像处理感兴趣的初学者、学生和研究人员。 使用场景及目标：适用于教学演示、实验研究和个人学习。通过动手实践，用户可以深入理解图像模糊和复原的基本原理和技术实现。 其他说明：文中还提到了一些优化技巧，如参数调节滑块、边界处理、频域解法等，使系统更加智能化和高效。此外，作者分享了一些有趣的发现和经验，如不同算法的应用场景和效果对比。

图像去模糊 一张照片捕捉到一个难忘的时刻却后来才发现它模糊不清，这真是令人失望。 图像去模糊也可以用作其他应用程序的预处理步骤。 该项目使您可以对图像进行模糊处理。 用法 预先训练的权重和使用的模型存储在存储库中。 您可以直接加载它们并运行Demo.ipynb中显示的去模糊处理 如果要从头训练模型，则训练脚本位于deblur.py中 模型 使用了具有3个卷积层的CNN模型。 训练集包括4000张大小为96x96的模糊图像，目标集由相应的清晰图像组成。 实际的去模糊是在尺寸为32x32的较小色块上学习的。 在预测期间，可以一次从32x32的色块中预测出清晰的色块。 样品 水果： 伦娜：

在当前人眼视觉系统（HVS）特性研究的基础上提出基于梯度及HVS特性的离焦模糊图像质量评价模型（GVSSIM）。该模型利用Sobel边缘梯度算子提取图像的梯度信息，并根据人眼视觉特性进行视觉加权，得到新的结构相似性评价指标，进而获得图像质量评价指标。该方法与SSIM(图像结构相似度)评价模型相比，具有计算简单的特点，对离焦模糊图像的评价结果能更好地反映人眼视觉感受。

针对任意方向的直线运动模糊图像，说明只能直接在运动方向上得到运动参数，从而设置二维点扩展函数（point spread function，PSF）。在此基础上，应用倒频谱分析法给出了PSF参数估计的方法。实验表明，该方法在模糊为任意方向且模糊范围介于5～55像素时对参数的估计误差较小，能保证较好的恢复质量；当模糊范围超出该范围时，估计误差急剧加大，估计值不可信，无法保证恢复质量。

Topaz Photo AI 1.1.4一款AI人工智能模糊图片变清晰图片无损放大软件，第一个也是唯一一个使用人工智能功能扩展图像的桌面应用程序，同时添加自然细节以获得惊人的效果。使用深度学习技术，可以放大图像并填写其他调整大小的产品遗漏的细节。这些传统方法产生的图像模糊，不切实际，并且缺乏真实高分辨率图像中存在的细节。使用Topaz Photo AI ，您可以裁剪照片，然后只需将其放大到所需的尺寸即可。需要做大幅面打印，但只能使用小图像吗？增加尺寸时不要失去质量。现在，您可以以300DPI打印6英尺高的照片。

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教你让模糊图片变得高清楚

SOTS从NYU2中选择500个室内图像（与训练图像不重叠），并按照与训练数据相同的过程来合成模糊图像。 我们专门为测试创建具有挑战性的去雾以及10个真实世界的朦胧图像，收集现实世界的室外场景

实现旋转运动模糊图像的仿真，采用matlab工具来实现。

基于视觉显著性的局部感知锐度的模糊图像质量评价算法研究