利用盲去卷积的方法写一个完整的图像去模糊matlab程序

图像去模糊是图像处理中的一个重要问题，而盲去卷积则是其中的一个重要方法。以下是一个基于盲去卷积的Matlab程序，用于图像去模糊。

% 读入图像
img = imread('blurry_image.jpg');

% 设置盲去卷积参数
kernel_size = 15; % 卷积核大小
lambda = 0.001; % 正则化参数
gamma = 2; % 幂次项参数
tol = 1e-4; % 收敛精度
max_iter = 50; % 最大迭代次数

% 构造卷积核
kernel = fspecial('gaussian', [kernel_size kernel_size], 2);

% 盲去卷积
[deblurred_img, kernel_est] = deconvblind(img, kernel, max_iter, tol, lambda, gamma);

% 显示结果
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原图像');
subplot(1,2,2);
imshow(deblurred_img);
title('去模糊后的图像');

在程序中，首先读入待去模糊的图像，然后设置盲去卷积的参数，包括卷积核大小、正则化参数、幂次项参数、收敛精度和最大迭代次数。接着，利用内置函数`fspecial`构造高斯卷积核。最后，利用Matlab中的`deconvblind`函数进行盲去卷积，并返回去模糊后的图像和估计的卷积核。最后，将原图像和去模糊后的图像显示在一个图像窗口中，以便比较两者的差异。

需要注意的是，盲去卷积虽然能够去除图像模糊，但是也容易产生一些估计误差，因此在实际应用中需要谨慎选择参数，以达到最佳效果。