matlab盲反卷积

在Matlab中进行盲反卷积可以使用多种方法。以下是其中一种常用的方法：

1. 导入图像并添加模糊和噪声：

% 读取图像
image = imread('input_image.jpg');

% 创建一个模糊核
h = fspecial('motion', 20, 45);

% 进行卷积并添加高斯噪声
blurred_image = imfilter(image, h);
noisy_image = imnoise(blurred_image, 'gaussian', 0, 0.001);

2. 使用盲反卷积函数进行恢复：

% 根据图像大小创建一个模糊核估计
estimated_h = deconvblind(noisy_image, ones(size(image)), 10);

% 使用Wiener滤波进行盲反卷积
restored_image = deconvwnr(noisy_image, estimated_h);

在这个例子中，我们首先导入图像并添加模糊和噪声。然后，我们使用`deconvblind`函数估计模糊核，该函数使用了最小二乘解法来进行估计。最后，我们使用`deconvwnr`函数将估计的模糊核应用于噪声图像进行盲反卷积。

请注意，盲反卷积是一个复杂的问题，结果可能取决于图像和噪声的特性，以及所使用的方法和参数。因此，你可能需要根据具体情况进行调整和尝试不同的方法。