利用matlab导入一幅灰度图像，并将该图像中50%像素的灰度值置为0。设计一种算法以恢复缺失的这些像素（也就是，恢复50%的被置为0的像素的灰度值），给出算法的matlab代码。

以下是导入灰度图像并将50%像素的灰度值置为0的Matlab代码：

% 导入灰度图像
img = imread('image.jpg');

% 显示图像
imshow(img);

% 获取图像大小
[h, w] = size(img);

% 将50%的像素灰度值置为0
for i = 1:h
    for j = 1:w
        if rand() < 0.5
            img(i, j) = 0;
        end
    end
end

% 显示置为0后的图像
figure;
imshow(img);

以下是恢复缺失像素的Matlab代码：

% 导入灰度图像
img = imread('image.jpg');

% 显示图像
imshow(img);

% 获取图像大小
[h, w] = size(img);

% 创建一个与原图像大小相同的矩阵
recovered_img = zeros(h, w);

% 恢复缺失的像素
for i = 1:h
    for j = 1:w
        % 如果该像素的灰度值不为0，则保留原始灰度值
        if img(i, j) ~= 0
            recovered_img(i, j) = img(i, j);
        % 否则，使用该像素周围的像素的平均值来估计缺失的像素灰度值
        else
            % 计算周围8个像素的坐标
            x1 = max(1, i-1);
            x2 = min(h, i+1);
            y1 = max(1, j-1);
            y2 = min(w, j+1);
            
            % 计算周围8个像素的灰度值的和
            sum = 0;
            count = 0;
            for x = x1:x2
                for y = y1:y2
                    if img(x, y) ~= 0
                        sum = sum + img(x, y);
                        count = count + 1;
                    end
                end
            end
            
            % 计算周围像素的平均值
            if count > 0
                recovered_img(i, j) = sum / count;
            end
        end
    end
end

% 显示恢复后的图像
figure;
imshow(uint8(recovered_img));

该算法首先创建一个与原图像大小相同的矩阵，然后遍历原图像中的每个像素，如果该像素的灰度值不为0，则保留原始灰度值，否则使用该像素周围的像素的平均值来估计缺失的像素灰度值。最后，将恢复后的图像显示出来。