盲反卷积算法复原图形 matlab

盲反卷积是一种常用的图像复原算法，可以用于去除图像模糊以及降低图像噪声等问题。在MATLAB中，可以使用deconvblind函数实现盲反卷积。下面是一个简单的盲反卷积的示例代码：

% 读入图像
img = imread('test.jpg');
% 添加高斯模糊和噪声
PSF = fspecial('gaussian', 7, 10);
noise_var = 0.0001;
img_blur = imnoise(imfilter(img, PSF, 'conv'), 'gaussian', 0, noise_var);
% 进行盲反卷积
J = deconvblind(img_blur, PSF);
% 显示原图、模糊后的图像和复原后的图像
figure();
subplot(1, 3, 1), imshow(img), title('原图');
subplot(1, 3, 2), imshow(img_blur), title('模糊后');
subplot(1, 3, 3), imshow(J), title('复原后');

上述代码中，使用imread函数读入图像，然后通过fspecial函数生成高斯模糊的点扩散函数（PSF），并使用imnoise函数添加噪声。接着，使用deconvblind函数进行盲反卷积处理，得到复原后的图像J。最后，使用subplot和imshow函数将原图、模糊后的图像和复原后的图像显示出来。需要注意的是，盲反卷积需要先对图像进行估计，然后才能进行反卷积处理，因此结果可能会存在一定误差。