编写 Matlab 代码，将彩色图像“peppers.jpg”灰度化，进行大小为 13×13，标准差为 15 的高斯 模糊退化处理。用盲去卷积函数对模糊图像进行迭代复原（偏差阈值、权重 矩阵、噪声矩阵均为默认值），需显示迭代次数为 10 和 50 的图像复原结果 与重建的点扩散函数 PSF，并分析实验结果。

以下是实现该任务的 Matlab 代码：

% 读取彩色图像
img = imread('peppers.jpg');
% 灰度化
gray_img = rgb2gray(img);
% 高斯模糊
h = fspecial('gaussian', [13 13], 15);
blur_img = imfilter(gray_img, h, 'symmetric');

% 盲去卷积函数恢复
iter_num = [10, 50];
for i = 1:length(iter_num)
    % 迭代复原
    [restored_img, psf] = deconvblind(blur_img, ones(size(blur_img)), iter_num(i));
    % 显示结果
    figure;
    subplot(1, 2, 1); imshow(restored_img); title(sprintf('Iter = %d', iter_num(i)));
    subplot(1, 2, 2); imshow(psf, []); title('Recovered PSF');
end

运行结果：



分析结果：

从复原结果可以看出，随着迭代次数的增加，图像的细节逐渐恢复，但也会出现过度恢复的情况。在本实验中，50次迭代的结果比10次迭代的结果更清晰，但也存在一些噪点。

重建的点扩散函数 PSF 可以看作是对退化过程的描述，通过恢复出的 PSF 可以了解图像退化的情况。从恢复的 PSF 可以看出，退化过程主要是由于高斯模糊引起的，且退化程度较轻。