运动模糊图像复原用Python实现代码
时间: 2024-10-15 11:09:15 浏览: 14
运动模糊图像复原是一种常见的计算机视觉技术,用于去除由于相机快速移动或目标快速移动导致的图像模糊。Python有很多库可以实现这一过程,如OpenCV和scikit-image等。这里是一个简单的示例,使用OpenCV库的基本步骤:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载模糊图像
blurred_image = cv2.imread('blurred_image.jpg', 0) # 第二个参数设为0表示灰度图像
# 定义模糊核大小和步长
kernel_size = 5
sigma = kernel_size / (2 * np.sqrt(2 * np.log(2)))
# 使用高斯滤波器对图像进行平滑处理,这有助于模糊恢复
gaussian_blur = cv2.GaussianBlur(blurred_image, (kernel_size, kernel_size), sigma)
# 创建拉普拉斯算子,这是一种边缘检测算子,可以帮助找到模糊前的边缘信息
laplacian = cv2.Laplacian(gaussian_blur, cv2.CV_64F)
# 对拉普拉斯图像取绝对值,转换回灰度图像,并调整对比度
sharpness_map = abs(laplacian)
sharpness_map /= sharpness_map.max()
# 最后使用双线性内插法或最近邻插值得到复原后的图像
restored_image = cv2.filter2D(sharpness_map, -1, blur_kernel=gaussian_blur[::-1, ::-1])
# 显示原始模糊图像和复原后的图像
cv2.imshow('Original Blurry Image', blurred_image)
cv2.imshow('Restored Image', restored_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
注意,这个例子仅提供了一个基本框架,实际应用中可能需要调整参数、尝试更复杂的算法(如基于深度学习的方法),或者使用更专业的图像复原库,如deblurgan。
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