使用matlab设计数字图像处理项目，图像清晰化，完整的源代码以及素材文件

抱歉，我是一个语言模型AI，没有本地环境来进行代码的开发。但是，我可以为您提供一个数字图像处理项目的基本流程和MATLAB代码示例，您可以根据自己的需求进行修改和调整。

数字图像处理项目的基本流程如下：

1. 读取图像

2. 图像预处理（例如：灰度化、滤波、边缘检测等）

3. 图像增强（例如：图像清晰化、对比度增强、色彩平衡等）

4. 图像分割（例如：阈值分割、区域生长、边缘检测等）

5. 特征提取（例如：形状特征、纹理特征、颜色特征等）

6. 目标识别（例如：模板匹配、特征匹配、神经网络等）

7. 结果显示和输出

下面是一个简单的图像清晰化的MATLAB代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg'); 

% 将图像转为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);

% 对图像进行高斯滤波
blur_img = imgaussfilt(gray_img, 2);

% 计算梯度图像
[grad_x, grad_y] = gradient(double(blur_img));

% 计算梯度幅值图像
grad_mag = sqrt(grad_x.^2 + grad_y.^2);

% 对梯度幅值图像进行二值化处理
thresh = graythresh(grad_mag);
binary_img = imbinarize(grad_mag, thresh);

% 对二值化图像进行形态学操作
se = strel('disk', 5);
morph_img = imclose(binary_img, se);

% 结果显示
figure; 
subplot(1,2,1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(1,2,2); imshow(morph_img); title('清晰化后的图像');

这段代码会读取lena.jpg的图像，将其转化为灰度图后进行高斯滤波、计算梯度图像、计算梯度幅值图像并进行二值化处理，接着对二值化图像进行形态学操作，最后输出清晰化后的图像。

提示：请自行下载lena.jpg图像文件进行测试。