请用matlab语言写出图像正则化重建代码，并说明各个步骤流程。输入的图片是黑白灰图片

好的，下面是一个黑白灰图像的正则化重建MATLAB代码，注释中有详细的步骤说明：

% 读入图像
I = imread('example_image.jpg');

% 计算图像的傅里叶变换
I_fft = fft2(I);

% 构造正则化滤波器
H = zeros(size(I_fft));
n = 2; % 正则化参数
for i = 1:size(I_fft, 1)
    for j = 1:size(I_fft, 2)
        D = sqrt((i - size(I_fft, 1) / 2)^2 + (j - size(I_fft, 2) / 2)^2);
        H(i, j) = 1 / (1 + (D / n)^2);
    end
end

% 将滤波器应用到傅里叶变换中
I_filtered_fft = I_fft .* H;

% 计算图像的傅里叶反变换
I_filtered = real(ifft2(I_filtered_fft));

% 对图像进行归一化
I_normalized = mat2gray(I_filtered);

% 显示图像
imshow(I_normalized);

该代码的步骤如下：

1. 读入黑白灰图像；
2. 计算图像的傅里叶变换；
3. 构造正则化滤波器，其中n为正则化参数，用于控制滤波器的带宽；
4. 将滤波器应用到傅里叶变换中；
5. 计算图像的傅里叶反变换；
6. 对图像进行归一化；
7. 显示图像。

这样就完成了黑白灰图像的正则化重建的过程。

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请用matlab语言写出图像正则化重建代码，并说明各个步骤流程。

好，下面是 MATLAB 代码和各个步骤的详细说明。

步骤1：读取原始图像

I = imread('original_image.jpg');

这里需要将原始图像放在 MATLAB 当前工作目录下。

步骤2：将图像转换为灰度图像

I_gray = rgb2gray(I);

这里假设原始图像为彩色图像，需要将其转换为灰度图像以便后续处理。

步骤3：对图像进行正则化处理

I_norm = imadjust(I_gray, stretchlim(I_gray));

这里使用 `stretchlim` 函数确定图像的灰度值范围，然后使用 `imadjust` 函数进行灰度值拉伸，将图像的灰度值范围映射到 [0,1] 区间内。

步骤4：进行图像重建

I_recon = imresize(I_norm, size(I));

这里使用 `imresize` 函数将正则化后的图像大小调整为原始图像的大小，完成图像重建。

完整的 MATLAB 代码如下：

I = imread('original_image.jpg');
I_gray = rgb2gray(I);
I_norm = imadjust(I_gray, stretchlim(I_gray));
I_recon = imresize(I_norm, size(I));
imshow(I_recon);

注意，这里的图像正则化处理并不是唯一的，具体的处理方式可以根据实际需求进行调整。