有噪声运动模糊图像用deconvwnr函数进行不带参数的维纳滤波

可以使用MATLAB中的deconvwnr函数对有噪声运动模糊图像进行不带参数的维纳滤波。维纳滤波是一种经典的图像复原方法，它可以通过最小化信噪比和平滑度之间的权衡来抑制噪声并恢复图像的细节。

下面是一个使用deconvwnr函数进行不带参数的维纳滤波的示例代码：

% 读入图像并添加运动模糊和高斯噪声
img = imread('blurry_noisy_image.png');
PSF = fspecial('motion', 30, 0);
blurred = imfilter(img, PSF, 'conv', 'circular');
noise_mean = 0;
noise_var = 0.001;
blurred_noisy = imnoise(blurred, 'gaussian', noise_mean, noise_var);

% 使用不带参数的维纳滤波进行图像复原
wnr = deconvwnr(blurred_noisy, PSF);

% 显示结果
subplot(1, 3, 1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(1, 3, 2), imshow(blurred_noisy), title('运动模糊和高斯噪声');
subplot(1, 3, 3), imshow(wnr), title('维纳滤波结果');

在上面的代码中，首先读入图像并添加运动模糊和高斯噪声，然后使用deconvwnr函数进行不带参数的维纳滤波，最后显示结果。需要注意的是，deconvwnr函数不需要任何额外的参数，它会自动计算信噪比和平滑度之间的权衡。