matlab 模糊层析分析的代码

以下是使用 MATLAB 实现模糊层析分析的代码：

% 读入图像
I = imread('lena.png');
I = rgb2gray(I);

% 定义模糊函数
h = fspecial('motion', 30, 45);

% 对图像进行模糊处理
J = imfilter(I, h, 'conv', 'circular');

% 显示原图和模糊后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(I);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(J);
title('模糊后的图像');

% 定义层析算法的参数
lambda = 0.5; % 正则化参数
n = 50; % 迭代次数

% 运行模糊层析分析算法
K = deconvlucy(J, h, n, lambda);

% 显示恢复后的图像
figure;
imshow(K);
title('恢复后的图像');

上述代码中，我们首先读入了一张灰度图像，然后定义了一个模糊函数 `h`（这里使用的是运动模糊），对图像进行了模糊处理，接着使用 `deconvlucy` 函数进行模糊层析分析，最后显示恢复后的图像。

需要注意的是，模糊层析分析算法的参数需要根据具体情况进行调整，特别是正则化参数 `lambda` 和迭代次数 `n`。在实际应用中，我们需要根据实验数据进行调整，以达到最佳恢复效果。