对于输入的散焦模糊图像，进行盲复原 matlab

以下是一个简单的基于盲反卷积的散焦模糊图像盲复原 Matlab 代码：

% 读取模糊图像
blurryImage = imread('blurry_image.png');

% 定义模糊核
kernelSize = 21;
PSF = fspecial('motion', kernelSize, 11);

% 生成模糊图像
blurred = imfilter(blurryImage, PSF, 'conv', 'circular');

% 显示模糊图像
figure;
imshow(blurred);
title('Blurred Image');

% 定义盲反卷积参数
sz = size(blurryImage);
lambda = 0.1;
num_iters = 20;
step_size = 0.2;

% 初始化反卷积器
deconvolved = ones(sz) / prod(sz);

% 迭代盲反卷积器
for i = 1:num_iters
    % 计算梯度
    grad = 2 * imfilter(imfilter(deconvolved, PSF, 'conv', 'circular') - blurred, PSF, 'corr', 'circular') + lambda * deconvolved;
    
    % 更新反卷积器
    deconvolved = deconvolved - step_size * grad;
    
    % 抑制噪声
    deconvolved = max(deconvolved, 0);
    deconvolved = deconvolved / sum(deconvolved(:));
    deconvolved = deconvolved + eps;
    
    % 计算误差
    error = sum(sum((imfilter(deconvolved, PSF, 'conv', 'circular') - blurred).^2)) / prod(sz);
    
    % 显示迭代信息
    disp(['Iteration ', num2str(i), ' error = ', num2str(error)]);
end

% 显示复原图像
figure;
imshow(deconvolved);
title('Deblurred Image');

在这个算法中，我们使用了盲反卷积来复原散焦模糊图像。这个算法与正则化反卷积和迭代反卷积类似，但没有指定模糊核。因此，我们需要在算法中迭代估计模糊核和图像本身。请注意，这只是一个简单的盲反卷积算法，可能无法适用于所有情况。对于更复杂的情况，您可能需要使用更高级的算法，例如Tikhonov正则化或最小二乘反卷积。