能否提供一份用于MATLAB中的运动图像去模糊算法的具体实现代码示例？

在MATLAB中，运动图像去模糊通常涉及利用光流法来恢复图像序列的清晰度，因为模糊通常是由于摄像机移动造成的。这里是一个简单的例子，展示如何使用光流法（如 Lucas-Kanade 法）结合均值滤波来实现基本的去模糊。请注意，这只是一个简化的版本，实际应用中可能需要更复杂的算法和参数调整。

% 导入图像序列
imFolder = 'path_to_your_images'; % 替换为你的图像文件夹路径
imNames = dir(fullfile(imFolder, '*.jpg')); % 获取所有.jpg文件名

% 初始化变量
numImages = length(imNames);
flow = cell(numImages, 1); % 存储光流矩阵
blurredImgs = zeros([numImages, size(double(imread(imNames{1})), 1), size(double(imNames{1}), 2)]);

% 对每一帧计算光流并去模糊
for i = 2:numImages
    prevImg = imread(fullfile(imFolder, imNames{i-1}));
    currImg = imread(fullfile(imFolder, imNames{i}));

    % 使用Lucas-Kanade法计算光流
    flow{i} = estimateFlow(prevImg, currImg, 'LK'); % 或者其他光流估计方法
    
    % 确定模糊区域并平滑处理
    blurryRegion = flowToMask(flow{i}); % 利用光流计算模糊区域
    smoothedIm = imfilter(currImg, ones(5) / 25, 'replicate', 'same') .* (1 - blurryRegion) + currImg; % 均值滤波去模糊
    
    % 更新模糊图像列表
    blurredImgs(i) = smoothedIm;
end

% 展示结果
figure;
subplot(2, 1, 1);
imshow(blurredImgs{1}, []);
title('Original Image');
subplot(2, 1, 2);
imshow(blurredImgs{end}, []);
title('Deblurred Image');