基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法

基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法

图像模糊是由于相机或者物体运动造成的，这对于后续的图像处理任务来说是不利的。因此，在许多应用领域都需要使用去模糊技术来提高图像质量。本文将介绍一种基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法，同时给出Matlab代码实现。

1. 去模糊算法简介
   去模糊技术是指通过对模糊图像进行复原，使得复原图像在人眼的观察下更加清晰明了。其中，反卷积去模糊算法是一种主要的图像去模糊方法。其基本思想是假设图像满足一定的统计特性，并使用某些先验知识和约束条件加以限制，然后构建一个从观察图像到原始图像的映射模型，最终求解出原始图像。

2. 无参考图像质量评价
   无参考图像质量评价是指在没有任何官方参考标准的情况下，根据图像本身的特征，对图像质量进行评价。常用的评价指标包括PSNR、SSIM、NIQE等。其中，本文使用NIQE作为图像质量评价的指标。

3. 算法实现
   （1）读取模糊图像

I = imread('blurry_image.png');