写一段数字图像处理图像复原的代码

图像复原（Image Restoration），也称为去噪或图像增强，通常涉及使用各种算法从含有噪声或损坏的原始图像中恢复出清晰度更高的版本。这里我会提供一个简单的Python示例，使用OpenCV库进行基于均值滤波的图像平滑处理，作为图像复原的一个基础步骤：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('noisy_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义均值滤波器的大小（越大，平滑程度越高，但也可能导致细节丢失）
kernel_size = 5

# 使用cv2.filter2D进行均值滤波
filtered_img = cv2.filter2D(img, -1, kernel=np.ones((kernel_size, kernel_size)) / (kernel_size * kernel_size))

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Restored Image", filtered_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

相关问题

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。