【Matlab】用微分自相关法实现运动模糊图模糊参数估计的功能

#ModelEngine·创作计划征文活动#

实现运动模糊图像的模糊参数估计可以使用微分自相关法。微分自相关法是一种常用的图像处理方法,用于估计图像的模糊参数,包括模糊长度和模糊角度。下面是一个用MATLAB实现微分自相关法进行运动模糊图像模糊参数估计的示例代码。

function [blur_length, blur_angle] = motion_blur_parameter_estimation(image)
    % 将图像转换为灰度图
    if size(image, 3) > 1
        image = rgb2gray(image);
    end

    % 计算图像的傅里叶变换
    F = fft2(double(image));
    F = fftshift(F);

    % 计算傅里叶变换的幅度谱
    magnitude = abs(F);

    % 计算幅度谱的微分
    [M, N] = size(magnitude);
    [X, Y] = meshgrid(-N/2:N/2-1, -M/2:M/2-1);
    dft_mag = sqrt(X.^2 + Y.^2) .* magnitude;
    
    % 寻找微分幅度谱的峰值
    [~, ind] = max(dft_mag(:));
    [peak_row, peak_col] = ind2sub([M, N], ind);
    
    % 计算模糊长度和模糊角度
    blur_length = sqrt((peak_col - N/2)^2 + (peak_row - M/2)^2);
    blur_angle = atan2(peak_row - M/2, peak_col - N/2);

    % 将角度转
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

智慧浩海

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值