数字图像处理图像复原运动模糊Python代码实现

数字图像处理中的图像复原，特别是针对运动模糊的情况，通常通过逆滤波技术来尝试恢复原始图像。在Python中，我们可以使用一些库如OpenCV (cv2) 来实现这个过程。这里提供一个简单的步骤和伪代码：

import cv2
import numpy as np

def deblur_image(image_path, kernel_size):
    # 读取输入图像
    original_image = cv2.imread(image_path)

    # 确定模糊核（这里假设是高斯模糊）
    blur_kernel = np.zeros((kernel_size, kernel_size), dtype=np.float32)
    center = kernel_size // 2
    for i in range(kernel_size):
        for j in range(kernel_size):
            blur_kernel[i, j] = (1 / (2 * np.pi * (kernel_size ** 2))) * np.exp(-((i - center) ** 2 + (j - center) ** 2) / (2 * (kernel_size ** 2)))

    # 应用模糊核
    blurred_image = cv2.filter2D(original_image, -1, blur_kernel)

    # 使用逆滤波（如Wiener filter或Richardson-Lucy算法）恢复清晰图像
    restored_image = cv2.fastNlMeansDeconvolve(blurred_image, blur_kernel, None, 7, 7, 30, 10)

    return restored_image

# 调用函数并显示结果
restored_img = deblur_image('blurred_image.jpg', 5)
cv2.imshow("Restored Image", restored_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先读取模糊图像，然后创建一个相应的高斯模糊核。接着应用模糊核对原始图像进行卷积操作得到模糊图像，最后使用`fastNlMeansDeconvolve`函数进行逆滤波复原。

注意这只是一个简化的例子，实际的图像复原可能会更复杂，包括选择合适的去模糊算法、调整参数等。