f=imread('test.tif'); PSF=fspecial('motion',30,40); gb=imfilter(f,PSF,'replicate','same'); subplot(2,3,1),imshow(gb),title('模糊图像'); f1=imnoise(f,'gaussian',0,0.01); subplot(2,3,2),imshow(f1),title('高斯噪声模糊图像'); wnr = deconvwnr(f1, PSF); subplot(2,3,3),imshow(wnr),title('不带参数维纳滤波');请计算上述代码中的信噪比

在上述代码中，不带参数的维纳滤波使用了默认的噪声功率谱密度（PSD）估计方法，即使用了噪声图像的平均值作为噪声功率谱密度。因此，可以通过计算经过维纳滤波后的图像wnr与原始图像f之间的均方误差（MSE）来估计信噪比（SNR）。

具体的计算步骤如下：

1. 计算噪声图像的均方误差（MSE）：

err = immse(f, f1);

其中，f为原始图像，f1为添加高斯噪声模糊后的图像。

2. 计算经过维纳滤波后的图像与原始图像之间的均方误差（MSE）：

err_d = immse(f, wnr);

其中，wnr为经过不带参数的维纳滤波后的图像。

3. 计算信噪比（SNR）：

SNR = 10 * log10(var(f(:)) / err);

其中，var(f(:))表示原始图像f的方差。

在上述代码中，我们可以通过计算信噪比来评估维纳滤波的效果。具体的代码实现如下：

f=imread('test.tif');
PSF=fspecial('motion',30,40);
gb=imfilter(f,PSF,'replicate','same');
subplot(2,3,1),imshow(gb),title('模糊图像');
f1=imnoise(f,'gaussian',0,0.01);
subplot(2,3,2),imshow(f1),title('高斯噪声模糊图像');
wnr = deconvwnr(f1, PSF);
subplot(2,3,3),imshow(wnr),title('不带参数维纳滤波');

% 计算信噪比
err = immse(f, f1);
err_d = immse(f, wnr);
SNR = 10 * log10(var(f(:)) / err);
fprintf('信噪比：%.2f dB\n', SNR);

需要注意的是，这种信噪比的计算方法仅适用于没有使用带参数的维纳滤波，且噪声功率谱密度（PSD）为默认估计方法的情况下。如果使用了带参数的维纳滤波，或者使用了其他的PSD估计方法，则需要根据具体情况选择不同的信噪比计算方法。