已知模糊核为均值滤波器，在matlab中如何对模糊了的图像进行修复，给出示例代码，并计算处理后图像的信噪比

在Matlab中，可以使用wiener2函数对模糊图像进行修复。该函数可以使用Wiener滤波器对图像进行去噪和恢复。

下面是一个示例代码：

% 读取模糊图像
blurryImg = imread('blurry_image.png');

% 对模糊图像进行修复
PSF = fspecial('average', 5); % 均值滤波器模糊核
restoredImg = deconvwnr(blurryImg, PSF, 0.01);

% 计算信噪比
snrBefore = psnr(blurryImg, im2double(restoredImg));
snrAfter = psnr(im2double(restoredImg), im2double(blurryImg));

% 显示处理前后的图像及信噪比
figure;
subplot(131); imshow(blurryImg); title('模糊图像');
subplot(132); imshow(restoredImg); title('修复后的图像');
subplot(133); plot([snrBefore, snrAfter]); title('信噪比'); legend('处理前', '处理后');

其中，`imread`函数用于读取模糊图像，`fspecial`函数用于生成均值滤波器模糊核，`deconvwnr`函数用于对图像进行修复，`psnr`函数用于计算信噪比。运行该代码后，会显示处理前后的图像及信噪比。

需要注意的是，由于Wiener滤波器需要估计图像的功率谱密度，因此在使用`deconvwnr`函数时需要指定一个参数，用于控制估计的功率谱密度。在上述示例代码中，该参数取值为0.01。