换成盲反卷积算法

好的，以下是基于盲反卷积算法的matlab图像复原代码，用于复原添加了运动模糊的图像。您可以根据需要修改和优化代码：

% 读取需要复原的图像
im = imread('input.jpg');
% 将图像转换为灰度图
im_gray = rgb2gray(im);
% 显示原始图像
subplot(1,2,1);
imshow(im_gray);
title('Original Image');
% 添加运动模糊
motion_kernel = fspecial('motion', 20, 45);
im_blur = imfilter(im_gray, motion_kernel, 'conv', 'circular');
% 显示加入运动模糊的图像
subplot(1,2,2);
imshow(im_blur);
title('Blurred Image');
% 盲反卷积算法参数设置
lambda_tv = 0.1;
lambda_l0 = 0.01;
max_iter = 100;
% 图像复原
im_restore = deblur_l0tv(im_blur, motion_kernel, lambda_tv, lambda_l0, max_iter);
% 显示复原后的图像
figure;
imshow(im_restore);
title('Restored Image');
% 盲反卷积算法函数
function im_restore = deblur_l0tv(im_blur, kernel, lambda_tv, lambda_l0, max_iter)
    % 将图像转换为double类型
    im_blur = im2double(im_blur);
    kernel = im2double(kernel);
    % 初始化
    [m,n] = size(im_blur);
    fftk = psf2otf(kernel, [m,n]);
    fftk2 = abs(fftk).^2;
    im_restore = im_blur;
    % 迭代
    for k = 1:max_iter
        % 梯度下降
        im_restore = im_restore + 10*lambda_tv*div(-grad(im_restore)) + lambda_l0*sign(im_restore-im_blur);
        % 将图像投影到非负空间
        im_restore(im_restore < 0) = 0;
        % 计算残差
        residual = imfilter(im_restore, kernel, 'conv', 'circular') - im_blur;
        % 更新模糊核
        kernel = kernel.*conj(fftk)./(fftk2 + 1e-6.*abs(fftk));
        % 归一化模糊核
        kernel = kernel./sum(kernel(:));
    end
end
% 计算梯度的grad函数
function [gx,gy] = grad(im)
    gx = im(:,[2:end end]) - im;
    gy = im([2:end end],:) - im;
end
% 计算梯度的div函数
function div_f = div(gx,gy)
    [m,n] = size(gx);
    div_f = zeros(m,n);
    div_f(:,1:end-1) = div_f(:,1:end-1) - gx(:,1:end-1);
    div_f(:,2:end) = div_f(:,2:end) + gx(:,1:end-1);
    div_f(1:end-1,:) = div_f(1:end-1,:) - gy(1:end-1,:);
    div_f(2:end,:) = div_f(2:end,:) + gy(1:end-1,:);
end

在这个代码中，我们使用了盲反卷积算法来复原图像。我们使用了类似的迭代步骤，但是我们使用了TV正则化和L0范数惩罚来代替LR算法中的L2范数正则化。我们还使用了梯度下降来更新图像，并将其投影到非负空间。我们还使用了更新模糊核的步骤，以更好地估计模糊过程。您可以根据需要修改参数，例如lambda_tv和lambda_l0，来获得更好的结果。