向的频率坐标。为了生成中心化的OTF，可以考虑将式7改写为：
Huv
expku
M22
v
N22
56

8
其中，M，N为图像的长和宽。2读入一幅灰度图像，设定式8中k00025，进行退化试验。分别显示原始图像、退化模型和退化图像。
3设定k0001、000025重复上一步的试验。
读入原始图像
对原图形进行灰度处理
显示原图像
将上述结果进行fft处理得到FP
设计退化湍流模型为H
显示传递函数
由FP与H进行相关处理，得到退化图像
显示退化图像
结束
图2大气湍流的退化过程
2、运动模糊的图像退化试验1匀速直线运动引起图像退化的光学传递函数（OTF）生成。已知相机匀
速直线运动的OTF表达式如下：
fHuv
T
si
uavbejuavb
9
uavb
其中，T为相机曝光时间，ab分别表示xy方向的速度；uv分别对
应xy方向的频率坐标。
2读入一幅灰度图像，设定式（9）中T10，ab01，编写MATLAB代码进行模糊退化试验。要求分别显示原始图像、退化模型和退化图像。
3设定不同的值，a，b值，重复上一步的试验。4利用数字显微镜或其它图像采集设备，移动物体过程中，采集图像。
读入原始图像
对原图形进行灰度处理
显示原图像
将上述结果进行fft处理得到FP
设计运动模糊模型为H
显示传递函数
由FP与H进行相关处理，得到退化图像
显示退化图像
结束
二图像复原试验
图3运动模糊的图像退化
1、逆滤波1根据试验（一）设计一幅退化图像（包括噪声污染模糊退化两部分），
其中模糊退化可选高斯模糊、大气湍流模糊或运动模糊（方向可任意指定，如10度、20度、45度等），噪声模型可自行设定。
f2利用MATLAB编程实现利用全逆滤波方法对退化图像的复原。要求在同一个窗口下显示原始退化图像、复原结果及复原结果与理想图像的差值图共3个图，并对复原结果进行必要的分析。逆滤波复原公式如下：
FuvGuvHuv
10
其中，Guv为退化图像的傅立叶变换，Huv为退化系统的光学传递函数（OTF）。
3伪逆滤波：为了防止逆滤波中Huv过小，使得复原后的图像数据过
大
和放大噪声，可采用频谱半径（阈值）限制下的逆滤波方法，即
Puv
1Huv
0
u2v2Ru2v2R
11
其中，R为中心化频谱Huv中某点到原点（零频）的距离或半径。另一种替代方法是直
接限制Huv的值，即
1Huv
PuvHuv
12
0Huv
其中，σ为一个阈值，用于限制频谱的幅度值。这种方法被称为伪逆滤波。实验要求利用式11方式的伪逆滤波重复实验步骤内容2）所涉及的图像r