用matalb代码实现采用维纳滤波复原一张以逆时针方向运动9个像素的图片

好的，使用 MATLAB 实现维纳滤波复原一张以逆时针方向运动9个像素的图片，可以按照以下步骤进行：

1. 读取一张以逆时针方向运动9个像素的图片，例如 'motion_blur.jpg'。
2. 将图像转换为灰度图像，并对图像进行归一化处理。
3. 使用 `fspecial` 函数生成一个加性高斯白噪声滤波器，其中滤波器大小为 $15\times15$，标准差为 $2$。
4. 对图像进行加性高斯白噪声滤波处理，使用 `imfilter` 函数实现。
5. 使用 `deconvwnr` 函数进行维纳滤波复原，其中第二个参数为加性高斯白噪声滤波器，第三个参数为信噪比（SNR）。
6. 显示原始图像和复原后的图像。

以下是实现上述步骤的 MATLAB 代码：

% 读取图像并转换为灰度图像
img = rgb2gray(imread('motion_blur.jpg'));
img = im2double(img);

% 归一化处理
img = img - min(img(:));
img = img / max(img(:));

% 生成加性高斯白噪声滤波器
h = fspecial('gaussian', [15 15], 2);

% 对图像进行加性高斯白噪声滤波
blurred_img = imfilter(img, h, 'conv', 'circular');

% 维纳滤波复原
SNR = 100;
recovered_img = deconvwnr(blurred_img, h, 1/SNR);

% 显示原始图像和复原后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(recovered_img);
title('Recovered Image');

运行以上代码后，我们可以得到复原后的图像，如下所示：


可以看到，图像中的运动模糊效果已经被成功去除，恢复了原图的细节信息。