有关图像复原处理的代码

以下是一个简单的基于 Python 和 OpenCV 的图像复原处理的代码示例。该代码实现了一种基于 Laplacian 算子的图像锐化处理方法，可以使图像的边缘更加清晰。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用 Laplacian 算子进行边缘检测
laplacian = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F)

# 将结果转换为 8 位图像
laplacian = cv2.convertScaleAbs(laplacian)

# 将原图像与锐化后的图像进行叠加
result = cv2.addWeighted(img, 0.5, laplacian, 0.5, 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Sharpened Image', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，我们首先读取了一张图像，然后将其转换为灰度图像。接着，我们应用 Laplacian 算子进行边缘检测，得到了一个边缘图像。由于 Laplacian 算子产生的图像是负数和正数混合的，因此我们需要将其转换为 8 位图像。最后，我们将原图像与锐化后的图像进行叠加，得到了一个更加清晰的图像。

相关问题

逆滤波图像复原matlab代码

在 MATLAB 中实现逆滤波图像复原的代码如下：

% 读取原始图像
original_image = imread('original_image.jpg');

% 生成待处理图像
blurred_image = imfilter(original_image, fspecial('motion', 20, 45), 'conv', 'circular');

% 进行频域反变换
blurred_fft = fft2(blurred_image);
blurred_fft_shifted = fftshift(blurred_fft);

% 定义模糊函数
H = psf2otf(fspecial('motion', 20, 45), size(blurred_image));

% 进行逆滤波处理
restored_fft_shifted = blurred_fft_shifted ./ H;
restored_fft = ifftshift(restored_fft_shifted);
restored_image = ifft2(restored_fft);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(blurred_image);
title('Blurred Image');

subplot(1, 2, 2);
imshow(uint8(abs(restored_image)));
title('Restored Image');

以上代码假设原始图像为 `original_image.jpg`，使用运动模糊进行图像模糊处理。代码中使用了傅里叶变换和逆傅里叶变换来进行频域操作，通过除以模糊函数的傅里叶变换来实现逆滤波处理。最后将恢复后的图像显示出来。

请注意，逆滤波是一种复杂的图像复原方法，它对噪声敏感并且容易产生伪影。因此，在实际应用中，通常需要结合其他复原方法来提高图像质量。

matlab数字图像处理维纳滤波复原图像代码

好的，以下是matlab数字图像处理维纳滤波复原图像的代码：

% 读入图像
I = imread('lena.png');
% 添加高斯噪声
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);
% 维纳滤波复原
K = wiener2(J,[5 5]);
% 显示结果
subplot(1,3,1),imshow(I),title('原始图像');
subplot(1,3,2),imshow(J),title('添加高斯噪声后的图像');
subplot(1,3,3),imshow(K),title('维纳滤波复原后的图像');

其中，`imread`函数用于读入图像，`imnoise`函数用于添加高斯噪声，`wiener2`函数用于进行维纳滤波复原，`subplot`和`imshow`函数用于显示结果。