用二阶中心距去模糊的方法有吗

是的，二阶中心距去模糊是一种常用的图像去模糊方法。该方法基于图像的二阶矩阵（协方差矩阵）来计算图像的模糊程度，并通过逆滤波算法进行去模糊处理。

以下是一个简单的二阶中心距去模糊方法的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('blurry_image.jpg')

# 计算协方差矩阵
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cov = np.cov(gray, rowvar=False)

# 计算协方差矩阵的特征向量和特征值
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov)

# 计算特征值的中位数
median_eigenvalue = np.median(eigenvalues)

# 计算逆滤波核
k = 1 / (eigenvalues + median_eigenvalue)
kernel = np.dot(eigenvectors, np.dot(np.diag(k), eigenvectors.T))

# 通过逆滤波进行去模糊
blurred = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

# 显示原图和模糊图
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred)

# 显示去模糊后的图像
cv2.imshow('Restored Image', restored.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该算法的主要思路是通过计算协方差矩阵和特征向量，来衡量图像的模糊程度，并计算逆滤波核来进行去模糊。在代码中，我们可以通过调节`median_eigenvalue`参数来控制算法的去模糊效果。