python基于频域特征的运动模糊参数估计

运动模糊是一种常见的图像模糊形式，通常由相机或物体在拍摄过程中产生的移动引起。基于频域特征的运动模糊参数估计是一种常用的运动模糊去除方法。下面是Python中实现基于频域特征的运动模糊参数估计的步骤：

1. 读取模糊图像，并将其转换为灰度图像。

import cv2

img = cv2.imread('blurry_image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对灰度图像进行傅里叶变换。

import numpy as np

f = np.fft.fft2(gray)
fshift = np.fft.fftshift(f)
magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift))

3. 检测图像中的水平和垂直模糊线。

rows, cols = gray.shape
crow, ccol = rows // 2, cols // 2

mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8)
mask[crow - 10 : crow + 10, ccol - 100 : ccol + 100] = 1

fshift = fshift * mask

magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift))

4. 计算模糊线的角度和长度。

rows, cols = gray.shape
crow, ccol = rows // 2, cols // 2

line_length = int(np.sqrt(rows ** 2 + cols ** 2))

theta = np.arctan2((ccol - ccol), (crow - crow))
line = np.zeros((line_length, 1), np.uint8)
cv2.line(line, (0, 0), (line_length, 0), 255, thickness=2)
rotated_line = cv2.warpAffine(line, cv2.getRotationMatrix2D((0, 0), np.degrees(theta), 1), (line_length, 1))

kernel = rotated_line.T[0]

5. 计算运动模糊参数。

kernel /= np.sum(kernel)
blurred = cv2.filter2D(gray, -1, kernel)

psf = np.zeros((rows, cols), np.float32)
psf[: kernel.shape[0], : kernel.shape[1]] = kernel

f = np.fft.fft2(psf)
fshift = np.fft.fftshift(f)

magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift))

deconvolved_img = cv2.deconvolve(blurred, psf)[1]

这样就可以通过基于频域特征的运动模糊参数估计方法对图像进行去模糊处理。需要注意的是，这只是一种简单的实现方式，实际应用中还需要根据具体情况进行参数调整和优化。