将模糊图像变清晰的处理，MATLAB代码

图像去模糊，也称为图像恢复，通常涉及利用成像原理或已知信息来提高图像质量的过程。在MATLAB中，可以使用一些算法和技术来尝试改善模糊图像，比如基于梯度的方法、反卷积等。这里简单展示一个基于均值滤波的简单例子，这是一种低级的去模糊方法，但对于轻度模糊可能有一定效果。

% 假设你有一个模糊的图像叫做 'fuzzy_image'
fuzzy_image = imread('your_fuzzy_image.jpg'); % 替换为你实际的模糊图片路径

% 使用均值滤波器去除模糊
sigma = 2; % 模糊程度的一个估计
kernel_size = 2 * sigma + 1;
average_kernel = fspecial('gaussian', kernel_size, sigma);
deblurred_image = imfilter(fuzzy_image, average_kernel, 'replicate');

% 显示原图和去模糊后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(fuzzy_image);
title('原始模糊图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(deblurred_image);
title('去模糊后的图像');

% 确保保存结果
imwrite(deblurred_image, 'deblurred_image.jpg');

请注意，这只是一个非常基础的例子，对于严重的模糊或高噪声情况，可能需要更复杂的技术，如自适应阈值、迭代算法（如Richardson-Lucy算法）或者深度学习模型。