opencv在频域进行逆滤波

频域反卷积（也称为频域逆滤波）是一种常见的图像复原技术，它利用图像的傅里叶变换来抵消图像的模糊。在OpenCV中，可以使用cv2.filter2D()函数来实现频域反卷积。具体步骤如下：

1. 对原始图像进行傅里叶变换，得到频域图像。
2. 根据卷积核计算频域滤波器，即卷积核的傅里叶变换。
3. 对频域图像和滤波器进行点乘操作，得到滤波后的频域图像。
4. 对滤波后的频域图像进行傅里叶反变换，得到复原后的图像。

下面是一个示例代码，演示如何在OpenCV中进行频域反卷积：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('input.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算图像的傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)

# 定义卷积核
kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]])

# 计算卷积核的傅里叶变换
k = np.fft.fft2(kernel, s=f.shape)

# 对频域图像和滤波器进行点乘
freq_filtered = np.multiply(f, k)

# 计算滤波后的图像的傅里叶反变换
img_filtered = np.fft.ifft2(freq_filtered)

# 取出实部，得到复原后的图像
img_filtered = np.abs(img_filtered)

# 显示结果
cv2.imshow('Input', img)
cv2.imshow('Filtered', img_filtered.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取了一个灰度图像，并对其进行傅里叶变换。然后，定义了一个卷积核，并计算了卷积核的傅里叶变换。接下来，对频域图像和滤波器进行点乘操作，并计算滤波后的图像的傅里叶反变换。最后，取出实部，得到复原后的图像，并将其显示出来。