在matlab中对于未知模糊核的彩色模糊图像修复，图像是RGB三个通道的，有什么方法？给出对应的代码示例

对于未知模糊核的彩色模糊图像修复，可以采用以下方法：

1. 基于先验知识的方法，如基于深度学习的方法或基于图像统计学的方法。
2. 基于模型的方法，如基于傅里叶变换的方法或基于小波变换的方法。

下面是一个基于小波变换的方法的示例代码：

% 读取彩色模糊图像
blur_img = imread('blur_img.png');

% 将图像转换为YCbCr颜色空间
ycbcr_img = rgb2ycbcr(blur_img);
Y = ycbcr_img(:,:,1);

% 将Y通道进行小波变换
wname = 'db8'; % 小波类型
level = 5; % 分解层数
[C, S] = wavedec2(Y, level, wname);

% 选取一个模糊核进行修复，这里选用高斯模糊核
h = fspecial('gaussian', [5, 5], 1);
H = psf2otf(h, size(Y));

% 对每个小波系数进行修复
for i = 1:length(C)
    % 将小波系数转换为矩阵形式
    Ci = waverec2(C(i), S(i), wname);
    
    % 对每个通道进行修复
    for j = 1:3
        Cij = Ci(:,:,j);
        Cij_hat = deconvwnr(Cij, H, 0.01); % 采用Wiener滤波进行修复
        Ci(:,:,j) = Cij_hat;
    end
    
    % 将修复后的小波系数转换为向量形式
    C(i,:) = Ci(:)';
end

% 将修复后的小波系数进行合成
Y_hat = waverec2(C, S, wname);
ycbcr_img(:,:,1) = uint8(Y_hat);

% 将修复后的图像转换回RGB颜色空间
deblur_img = ycbcr2rgb(ycbcr_img);

% 显示修复后的图像
imshow(deblur_img);

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整。