matlab编程：对一幅模糊图像进行去模糊处理。

在MATLAB中，对模糊图像进行去模糊处理通常采用反卷积（Deconvolution）技术，它假设模糊是由一个已知的点扩散函数（Point Spread Function, PSF）造成的。下面是一个简单的步骤概述：

1. **读取模糊图像**：首先，你需要通过`imread`函数加载模糊图像。

blur_img = imread('your_fuzzy_image.jpg');

2. **估计PSF**：如果你有模糊过程的具体信息，可以使用实际的PSF；如果没有，可以尝试从其他清晰图像的高斯模糊版本中恢复。例如，可以使用`imgaussfilt`函数生成模糊图像，并将其用作PSF的近似。

psf = imgaussfilt(blur_img, sigma); % sigma是模糊半径

3. **去模糊**：使用`deconvblind`函数进行盲去模糊，这个函数会试图同时恢复原始图像和PSF。传递模糊图像和估计的PSF作为输入。

[restored_img, recovered_psf] = deconvblind(blur_img, psf);

4. **结果查看**：检查并保存恢复后的清晰图像。

imshow(restored_img);
imwrite(restored_img, 'restored_image.jpg');

请注意，去模糊并不总是成功的，特别是当PSF未知、噪声较大或者模糊程度过深时。此外，`deconvblind`可能会比较耗时，并且结果依赖于初始猜测。