在MATLAB中应用约束最小二乘算法进行图像恢复时，如何处理模糊和加性噪声图像，并给出相关的代码实现？

要使用MATLAB实现约束最小二乘算法以恢复模糊且含有加性噪声的图像，首先需要理解该算法的基本原理及其在图像处理中的应用。约束最小二乘算法是一种优化方法，它通过最小化数据与模型之间差异的平方和来找到最佳的参数，这在图像恢复中意味着恢复出最接近原始图像的估计图像。

参考资源链接：[MATLAB约束最小二乘算法：图像模糊与噪声处理](https://wenku.csdn.net/doc/6zpdjd7hbn?spm=1055.2569.3001.10343)

在处理模糊图像时，需要构建一个包含模糊过程模型的代价函数，通常该模型会包含一个点扩散函数（PSF），它描述了成像系统如何将一个理想的点源扩展成一个模糊的点。通过设置合适的约束条件，比如要求恢复图像平滑或保留边缘信息，可以求解出一个最优的恢复图像。

对于加性噪声的处理，算法会在最小化代价函数时考虑到噪声的影响，并在恢复图像时尽量抑制噪声，以提高信噪比。

以下是一个简化的MATLAB代码示例，展示了如何实现基于约束最小二乘算法的图像恢复技术：

% 假设已知模糊图像I和点扩散函数PSF
% 首先，构建代价函数的矩阵表示
H = fspecial('motion', 21, 11); % 使用运动模糊的PSF
I = imnoise(I, 'gaussian'); % 假设噪声为高斯噪声

% 使用Wiener滤波器作为初始估计
W = deconvwnr(I, H, 0);

% 构建代价函数的线性系统，这里简单地假设是二次型代价函数
% 此处需要使用图像处理和线性代数的知识来构建合适的代价函数和约束条件

% 使用MATLAB的求解器求解线性系统
% 这里需要编写或调用相应的MATLAB函数来求解
restored_image = solve_linear_system代价函数和约束条件(W, H, I);

% 显示恢复后的图像
imshow(restored_image, []);

在上面的代码中，`fspecial`用于生成模糊的PSF，`imnoise`用于添加噪声，`deconvwnr`函数用于得到Wiener滤波器的初始估计。实际应用中，代价函数和约束条件的构建、线性系统的构建和求解都需要根据具体问题进行详细的设计和编程。

建议参考《MATLAB约束最小二乘算法：图像模糊与噪声处理》以获取完整的理论背景和实现细节，该资料提供了理论知识及实际操作的示例，能够帮助深入理解和掌握相关图像处理技术。

参考资源链接：[MATLAB约束最小二乘算法：图像模糊与噪声处理](https://wenku.csdn.net/doc/6zpdjd7hbn?spm=1055.2569.3001.10343)