基于matlab编程 将彩色图像“peppers.jpg”灰度化，进行大小为 13×13，标准差为 15 的高斯 模糊退化处理。用盲去卷积函数对模糊图像进行迭代复原（偏差阈值、权重 矩阵、噪声矩阵均为默认值），需显示迭代次数为 10 和 50 的图像复原结果 与重建的点扩散函数 PSF

好的，以下是一个基于 Matlab 的实现过程：

% 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

需要注意的是，由于盲去卷积算法本身的限制，即使进行多次迭代，复原图像的质量也可能无法达到理想状态，需要根据实验结果进行评估。另外，如果想要比较不同方法的表现，可以将本问题中使用的盲去卷积算法与其他算法进行比较，例如非盲去卷积算法和其他盲去卷积算法。