inverse_freq = zeros(size(motion_freq)); inverse_freq(abs(motion_freq) < T) = 0; inverse_freq(abs(motion_freq) >= T) = 1 ./ motion_freq(abs(motion_freq) >= T); noisy_freq = fft2(noisy, 1024, 1024); %restored_freq = ; restored = ifft2(restored_freq); restored = restored(1 : H, 1 : W); restored(restored < 0) = 0; restored(restored > 1) = 1;修改

根据你提供的代码，我可以看出这段程序是一个基于逆滤波的图像去模糊算法。具体来说，它通过对运动模糊后的图像进行傅里叶变换，得到它的频域表示。然后，它根据一个阈值 T，将频域上的低通滤波器和高通滤波器分别应用于频域表示。对于低频部分，将其设置为 0，对于高频部分，将其设置为 1/运动模糊频谱。这样就得到了一个逆滤波的频域表示。最后，通过傅里叶反变换，得到去模糊后的图像。

在你提供的代码中，缺少了一个重要的步骤，即计算 restored_freq。根据上面的描述，我们可以使用下面的公式来计算 restored_freq：

restored_freq = noisy_freq .* inverse_freq;

其中，noisy_freq 是噪声图像的频域表示，inverse_freq 是逆滤波的频域表示。

将这个公式添加到你的代码中，就可以完成这个算法了。具体来说，你可以将下面这行代码：

%restored_freq = ;

替换为：

restored_freq = noisy_freq .* inverse_freq;

然后，通过 ifft2 函数和一些后处理操作，得到去模糊后的图像。注意，由于傅里叶反变换得到的图像可能包含复数值，因此你需要对其进行实部取值和截断操作，以得到实数图像，并将其像素值限制在 0 到 1 之间。具体来说，可以使用下面的代码实现：

restored = ifft2(restored_freq);
restored = restored(1:H, 1:W);
restored = real(restored);
restored(restored < 0) = 0;
restored(restored > 1) = 1;

这样就完成了基于逆滤波的图像去模糊算法的实现。