在matlab平台上选用一副图像，在实验室模拟用维纳滤波的方式来实现图像复原，并分析运动模糊中比较敏感的因数是什么？

好的，下面是在 MATLAB 平台上使用维纳滤波进行图像复原的具体步骤：

1. 读入一张图像并显示：

img = imread('lena.png');
imshow(img);

2. 生成一个运动模糊点扩散函数，并将其应用于图像：

PSF = fspecial('motion', 30, 30);
blurred_img = imfilter(img, PSF, 'conv', 'circular');
imshow(blurred_img);

3. 添加高斯白噪声，模拟实际场景：

SNR = 20; % 设置信噪比
noisy_img = imnoise(blurred_img, 'gaussian', 0, (1 / SNR)^2);
imshow(noisy_img);

4. 计算维纳滤波函数并进行复原：

epsilon = 0.0001;
G = conj(fft2(PSF, size(img, 1), size(img, 2))) ./ (abs(fft2(PSF, size(img, 1), size(img, 2))).^2 + (1 / SNR) + epsilon);
restored_img = real(ifft2(G .* fft2(noisy_img)));
imshow(restored_img);

在以上代码中，我们生成了一个运动模糊点扩散函数 PSF，并将其应用于原始图像。接着，我们添加了高斯白噪声，模拟实际场景下的图像。然后，我们计算了维纳滤波函数 G，并使用它对含噪声的模糊图像进行复原。

在运动模糊中，比较敏感的因数是运动方向和模糊程度。如果运动方向与图像细节的方向相同，那么图像的细节会受到比较严重的影响，难以恢复。同时，模糊程度也会影响图像复原的效果，如果模糊程度过大，图像细节会丢失很多，难以恢复。因此，在进行图像复原时，需要针对具体的运动模糊参数进行调整，才能得到最佳的复原效果。