在MATLAB中如何应用维纳滤波技术进行图像恢复，特别是针对含有高斯噪声的图像？请提供相应的代码示例。

维纳滤波是一种用于图像恢复的技术，特别是在处理含有噪声的退化图像时非常有效。为了更好地理解并应用这一技术，建议参考《MATLAB维纳滤波：图像退化恢复的关键策略》。在MATLAB中，维纳滤波可以通过定义退化模型来实现，包括噪声的类型和特性。对于含有高斯噪声的图像，维纳滤波可以通过最小化原始图像与复原图像之间的均方误差来复原图像，同时保持图像的细节和结构。

参考资源链接：[MATLAB维纳滤波：图像退化恢复的关键策略](https://wenku.csdn.net/doc/323aprazd2?spm=1055.2569.3001.10343)

以下是在MATLAB中应用维纳滤波技术进行图像恢复的步骤和代码示例：
（步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略）

在上述代码中，我们首先定义了含有高斯噪声的图像，并使用自相关函数估计噪声的功率谱密度。然后我们创建了维纳滤波器，并应用它对图像进行了恢复。通过设置滤波器参数和使用内置函数，我们可以有效地抑制噪声并提高图像的信噪比。处理后的图像质量将得到显著改善，有助于后续的图像分析和处理任务。

掌握维纳滤波技术对于图像恢复至关重要，尤其是在图像退化比较严重的场景中。如果希望深入学习更多关于图像退化模型、噪声抑制、图像特征提取等内容，建议继续查阅《MATLAB维纳滤波：图像退化恢复的关键策略》。这份资料不仅提供了维纳滤波的基础概念和理论，还详细介绍了MATLAB中的实际应用，帮助你在图像处理领域取得更深入的理解和应用。

参考资源链接：[MATLAB维纳滤波：图像退化恢复的关键策略](https://wenku.csdn.net/doc/323aprazd2?spm=1055.2569.3001.10343)