用python实现图像去模糊

时间: 2023-05-29 12:04:25 浏览: 304
由于图像模糊的原因很多,因此需要根据具体情况选择相应的处理方法。以下是一些常见的图像去模糊方法及其python实现。 1. 高斯模糊去噪 高斯模糊是一种常用的图像去噪方法,可以有效地去除图像中的噪声和细节。它的原理是将图像中每个像素的值与周围像素的值做加权平均,权值由高斯函数决定。 代码实现: ```python import cv2 img = cv2.imread('input.png') blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) cv2.imwrite('output.png', blur) ``` 其中,cv2.GaussianBlur函数的第一个参数为输入图像,第二个参数为卷积核的大小,第三个参数为高斯函数的标准差。 2. 维纳滤波去噪 维纳滤波是一种基于统计学方法的图像去噪方法,可以在尽可能保留图像细节的情况下去除噪声。它的原理是根据图像的噪声模型和信号模型,对每个像素的值进行修正。 代码实现: ```python import cv2 img = cv2.imread('input.png') blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) noise = img - blur noise_var = cv2.mean(noise**2)[0] dst = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img, None, 10, 10, 7, 21) cv2.imwrite('output.png', dst) ``` 其中,cv2.fastNlMeansDenoisingColored函数的第一个参数为输入图像,第二个参数为输出图像,第三个参数和第四个参数分别为空间域和灰度值域的过滤器强度,第五个参数为邻域大小,第六个参数为搜索窗口大小。 3. 双边滤波去噪 双边滤波是一种基于空间域和灰度值域的图像去噪方法,可以在去除噪声的同时保留图像的边缘和细节。它的原理是对每个像素的值进行加权平均,权值由空间域和灰度值域的高斯函数决定。 代码实现: ```python import cv2 img = cv2.imread('input.png') dst = cv2.bilateralFilter(img, 9, 75, 75) cv2.imwrite('output.png', dst) ``` 其中,cv2.bilateralFilter函数的第一个参数为输入图像,第二个参数为邻域大小,第三个参数为灰度值域的高斯参数,第四个参数为空间域的高斯参数。 4. 傅里叶变换去模糊 傅里叶变换是一种将图像从时域转换到频域的方法,可以用来分析和处理图像。在去除模糊的过程中,可以通过傅里叶变换将模糊的图像转换到频域,然后进行滤波操作,最后再将图像转换回时域。 代码实现: ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('input.png', 0) f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = img.shape crow, ccol = rows//2, cols//2 fshift[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) dst = np.abs(iimg) cv2.imwrite('output.png', dst) ``` 其中,np.fft.fft2函数和np.fft.ifft2函数分别表示进行傅里叶变换和反变换,np.fft.fftshift函数和np.fft.ifftshift函数分别表示将频域数据移动到中心位置和移回原来位置,0表示滤波操作。

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