错误使用 deconvblind>parse_inputs (line 325) Too many input arguments were passed to deconvblind. 出错 deconvblind (line 123) parse_inputs(varargin{:}); 出错 lab10work4 (line 23) [restored_img, psf_est] = deconvblind(degraded_img, psf, num_iter, lambda, beta, [], tol); 、

这个错误通常是因为调用函数时传递了太多的输入参数，超出了函数所需的参数个数。在这里，可能是因为传递了多余的参数导致的错误。

请确认是否将所有的参数都正确传递给了 `deconvblind` 函数，并确保参数的顺序与函数定义一致。在这里，应该传递的参数为：

[restored_img, psf_est] = deconvblind(degraded_img, psf, num_iter, lambda, beta, tol);

其中，最后一个参数 `[]` 不需要传递，可以省略。如果还出现错误，可以尝试在调用函数时仅传递必要的参数，逐个添加其他参数，以便找到出错的原因。

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% 读取彩色图像并转换为灰度图像 img = imread('peppers.jpg'); gray_img = rgb2gray(img); % 对灰度图像进行高斯模糊处理 h = fspecial('gaussian', [13, 13], 15); blur_img = imfilter(gray_img, h, 'symmetric'); % 构造退化模型，得到退化图像 psf = fspecial('gaussian', [13, 13], 15); degraded_img = imfilter(gray_img, psf, 'symmetric'); % 使用盲去卷积算法进行图像复原 num_iters = [10, 50]; for i = 1:length(num_iters) % 设置算法参数 num_iter = num_iters(i); lambda = 1; beta = 2; tol = 1e-4; % 调用盲去卷积函数进行迭代复原 [restored_img, psf_est] = deconvblind(degraded_img, psf, num_iter, lambda, beta, tol); % 显示复原结果和重建的 PSF figure; subplot(1, 2, 1); imshow(restored_img); title(sprintf('Restored Image (Iter: %d)', num_iter)); subplot(1, 2, 2); imshow(psf_est, []); title(sprintf('Estimated PSF (Iter: %d)', num_iter)); end 此代码在matlab中出现如下报错 错误使用 deconvblind>parse_inputs (line 362) DAMPAR has to be of the same class as the input image. 出错 deconvblind (line 123) parse_inputs(varargin{:}); 出错 untitled4 (line 23) [restored_img, psf_est] = deconvblind(degraded_img, psf, num_iter, lambda, beta, tol);

这个错误提示是因为在调用 `deconvblind` 函数时，输入的 `psf` 参数和 `degraded_img` 参数的数据类型不一致导致的。具体来说，`psf` 参数是通过 `fspecial` 函数生成的，数据类型为 `double`，而 `degraded_img` 参数是通过 `imfilter` 函数生成的，数据类型为 `uint8`。因此，需要将 `psf` 参数转换为 `uint8` 类型，才能避免这个错误。

下面是修改后的代码：

% 读取彩色图像并转换为灰度图像
img = imread('peppers.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行高斯模糊处理
h = fspecial('gaussian', [13, 13], 15);
blur_img = imfilter(gray_img, h, 'symmetric');

% 构造退化模型，得到退化图像
psf = fspecial('gaussian', [13, 13], 15);
degraded_img = imfilter(gray_img, psf, 'symmetric');

% 将 psf 参数转换为 uint8 类型
psf = im2uint8(psf);

% 使用盲去卷积算法进行图像复原
num_iters = [10, 50];
for i = 1:length(num_iters)
    % 设置算法参数
    num_iter = num_iters(i);
    lambda = 1;
    beta = 2;
    tol = 1e-4;
    
    % 调用盲去卷积函数进行迭代复原
    [restored_img, psf_est] = deconvblind(degraded_img, psf, num_iter, lambda, beta, tol);
    
    % 显示复原结果和重建的 PSF
    figure;
    subplot(1, 2, 1); imshow(restored_img); title(sprintf('Restored Image (Iter: %d)', num_iter));
    subplot(1, 2, 2); imshow(psf_est, []); title(sprintf('Estimated PSF (Iter: %d)', num_iter)));
end

请注意，这里添加了一行将 `psf` 参数转换为 `uint8` 类型的代码。另外，需要注意的是，将 `psf` 参数转换为 `uint8` 类型可能会对复原效果产生影响，需要根据实验结果进行评估。

[PSF, ~] = deconvblind(img_blur, ones(size(img_blur)))报错

如果在运行 `deconvblind()` 函数时出现报错，可能是因为该函数需要使用 Image Processing Toolbox 中的功能。请确保已经安装了该工具箱，并在 Matlab 中加载它。

如果仍然出现错误，请检查 `img_blur` 变量是否为正确的模糊图像，或者尝试使用其他的 PSF 估计方法，例如 `estimateBlurredImage()` 函数。以下是使用 `estimateBlurredImage()` 进行 PSF 估计的示例代码：

% 估计 PSF
[img_deblur, PSF] = deconvblind(img_blur, estimateBlurredImage(img_gray, img_blur), 10);

这里使用 `estimateBlurredImage()` 函数估计了 PSF，并将其作为输入传递给 `deconvblind()` 函数。