基于MATLAB GUI的维纳滤波图像恢复
图像模糊是数字图像处理中的一项重要问题。在实际场景中，我们往往会遇到各种不同类型的模糊，例如运动模糊、高斯模糊、离散傅里叶变换模糊等等。模糊会对图像质量带来影响，使得图像的细节信息丢失、清晰度下降、对比度降低等等。为了解决这些问题，我们可以采用图像恢复算法，其中一种常见的算法是利用维纳滤波进行图像恢复。
维纳滤波是一种基于频域的图像恢复方法，其本质上是一种卷积反褶积的过程。通过对图像的频率特性进行分析，在频率域内对图像进行滤波处理，滤除不必要的噪声和模糊，从而实现图像的恢复。本文将详细介绍如何基于MATLAB GUI实现维纳滤波对图像的恢复。
- 准备工作
首先，我们需要准备一个被模糊的源图像以及一个对该图像进行模糊处理的PSF（Point Spread Function）。在MATLAB中可以通过下面的代码来生成运动模糊的PSF：
len = 21;
theta = 11;
PSF = fspecial('motion'