在matlab中对于未知模糊核的模糊图像修复，有什么方法？给出对应的代码示例

对于未知模糊核的模糊图像修复，可以使用盲复原方法。其中一个比较常用的方法是基于总变差（Total Variation, TV）的盲复原方法。下面给出基于TV的盲复原的matlab示例代码：

%% 读入模糊图像并添加高斯噪声
I = imread('blurryimage.tif');
I = im2double(I);
sigma = 0.1;
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, sigma^2);

%% 初始化估计的模糊核和图像
h = ones(5)/25; % 可以使用任意的模糊核进行初始化
f = J;

%% TV盲复原
lambda = 0.05; % 正则化参数
niter = 100; % 迭代次数
for i = 1:niter
    % 先估计模糊核
    g = conv2(f, rot90(h, 2), 'valid');
    K = size(h, 1);
    ftmp = zeros(size(f));
    for j = 1:size(f, 3)
        ftmp(:,:,j) = deconvTV(J(:,:,j), h, lambda, g(:,:,j), K);
    end
    f = ftmp;
    
    % 再估计图像
    f = f + lambda*(J - conv2(f, rot90(h, 2), 'valid'));
end

%% 显示结果
figure, imshow(I), title('原图像');
figure, imshow(J), title('模糊图像');
figure, imshow(f), title('恢复后的图像');

%% TV正则化求解线性反卷积的子函数
function u = deconvTV(f, h, lambda, g, K)
    [m,n] = size(f);
    a = h(:);
    b = zeros(size(a));
    for i = 1:length(g(:))
        b = b + circshift(a, [i-K-1,0])*g(i);
    end
    b = reshape(b, size(h));
    b = rot90(b, 2);
    L = 1/sqrt(2)*(sparse(2:m,1:m-1,1,m-1,m) + sparse(1:m,1:m,-2,m,m) + sparse(1:m-1,2:m,1,m-1,m));
    L(m,m-1) = 1/sqrt(2);
    L = kron(L, speye(n)) + kron(speye(m), L);
    u = (speye(m*n) + lambda*L'*L)\f(:);
    u = reshape(u, [m,n]);
end

需要注意的是，盲复原方法本身就是一种比较复杂的图像恢复方法，代码实现也比较复杂。在实际应用中，需要根据具体的情况对代码进行调整和优化。