.对模糊车牌图像进行清晰处理；2.对高斯模糊图像进行高斯平滑滤波处理；3.对椒盐噪声图像进行中值滤波处理；4.对雾化图像进行直方图均衡化处理；5.对模糊图像进行对比度拉伸与灰度拉伸处理；6.对运动模糊图像进行维纳滤波处理；

针对离焦模糊图像提出了一种基于图像阶跃边缘扩散特性的盲复原方法。该方法通过改进Grubbs异常值检测准则，对图像中的阶跃或近似阶跃边缘进行定位。通过自适应选取最佳图像区域的方法计算线扩散函数，进一步利用离焦模糊半径与线扩散函数之间的关系，计算出离焦模糊参数。根据参数得到点扩散函数，最终对离焦模糊图像进行复原。实验结果表明，该方法的复原效果较好，具有一定的应用价值。

在图像获取过程中，存在很多造成图像退化的因素，因此需要对图像进行复原。本文对现有的典型复原方法进行了综合分析。介绍了图像一般退化模型和运动模糊退化模型的建立方法；对退化模型的点扩散函数的估计方法进行了分析；对当前的一些复原算法进行了总结。对图像复原技术未来的发展方向进行了预测。

运动模糊图像复原算法实现及应用.docx

有约束降质图像复原算法的研究 ——运动模糊图像运动参数估计及复原算法的研究.doc

旋转运动模糊图像复原，复原效果佳，可以很好的提高图像质量，和图像信噪比

申明：本资源提供matlab版的图像复原常用的运动模糊仿真图像生成程序，未经授权，仅供研究使用，不得使用于任何商用场合。 仿真程序提供2种途径：空域仿真方法和频域仿真方法。

针对实拍运动模糊图像的复原问题，分析了实拍图像与仿真模糊图像的差异特征，提出一种适用于实拍图像退化参数估计的方法。首先退化图像的倒谱，选用倒谱灰度极小值得绝对值作为阈值把倒谱变为二值图像，再去除中心的十字亮线；然后用点到直线的距离公式计算出二值图像的亮条纹方向，即得运动模糊图像；最后以退化图像中心为旋转轴，将运动模糊方向旋转至水平方向，用差分自相关法计算模糊尺度。把估计的点扩散函数（PSF）代入维纳滤波算法复原实拍图像，复原效果证明参数估计结果正确。

GDI图像处理例程 （包含高斯模糊、图像缩放、图像截取、文字水印、去白边、图片杂色等效果） 去白边效果来自ExDui群雨落无声 图片杂色效果还有待优化

模糊图像Matlab代码TIP2018基于边缘的散焦模糊估计和自适应比例选择 A. Karaali，CR。 Jung，“具有自适应比例选择的基于边缘的散焦模糊估计”，IEEE图像处理事务（TIP 2018），2018年 任何使用此代码的论文都应相应地引用该论文。 该软件已经过Matlab R2015a的测试。 解压缩文件并从（）下载DOMAIN TRANSFORM FILTERING所需的功能后，即可在根目录中运行“ demo_one_image_1.m”，“ demo_one_image_2.m”或“ demo_one_image_3.m”。 照原样，该代码产生的结果是第一个实验设置，并带有提供的数据集（“用于景深扩展的非参数模糊图回归”）。 为了到达数据集，您应该与本文的作者联系。 此处的代码仅包含该数据集中的3个样本图像。 还请向alixkaraali [at_sign] gmail [dot_sign] com报告任何错误