图像模糊复原技术：清晰再现美丽瞬间（（代码讲解）#去雾#代码+教程）

导言：
随着数码相机和智能手机的普及，我们每天都能拍摄大量的照片。然而，由于各种因素，如手抖、光线不足或镜头质量等，有时候我们的照片可能会出现模糊的情况。为了解决这个问题，图像模糊复原技术应运而生。本文将介绍图像模糊复原技术的原理和应用。

一、图像模糊的原因：

1. 相机晃动：在拍摄照片时，手抖或者相机的快门速度过慢都会导致图像模糊。
2. 对焦不准确：如果相机没有正确对焦，图像也会变得模糊。
3. 镜头质量：低质量的镜头容易产生光线散射，导致图像模糊。
4. 光线不足：在光线不足的环境下，相机需要使用较长的曝光时间，从而增加了图像模糊的可能性。

二、图像模糊复原技术的原理：

1. 图像模糊恢复算法：通过分析图像中的模糊模式和特征，算法可以根据这些信息还原出清晰的图像。常用的算法包括盲复原、退化模型以及频域滤波等。
2. 盲复原：该算法不需要事先知道图像的模糊过程，它通过估计模糊核和图像的潜在内容来进行复原。这种方法适用于相机晃动或者对焦不准确导致的模糊。
3. 退化模型：该算法通过建立图像退化模型，推导出模糊核的估计值，并利用此估计值进行图像复原。这种方法适用于镜头质量不佳或光线不足导致的模糊。
4. 频域滤波：该算法将图像从空域转换到频域，在频域中进行滤波操作，然后再将结果转换回空域。这种方法可以有效地去除图像中的模糊。

三、图像模糊复原技术的应用：

1. 数码照片修复：当我们拍摄的照片因为手抖或其他因素导致模糊时，可以使用图像模糊复原技术来修复照片，使其恢复清晰。
2. 视频稳定化：在拍摄移动视频时，相机的晃动会导致视频模糊。利用图像模糊复原技术，我们可以对视频进行稳定化处理，使其更加清晰流畅。
3. 医学影像处理：在医学领域，图像模糊复原技术可以用于改善医学影像的质量，帮助医生准确诊断疾病。
4. 安防监控：安防摄像头录制的视频有时会因为快速移动或光线不足而产生模糊。通过应用图像模糊复原技术，可以提高监控视频的清晰度，更好地识别目标。

结论：
图像模糊复原技术是一项重要的图像处理技术，它可以提高图像的质量和清晰度，使我们能够更好地欣赏美丽的瞬间。随着科技的不断进步，图像模糊复原技术将在各个领域发挥更大的作用，为我们带来更好的视觉体验。

1.主要内容和目标
本文讲述如何运用代码来将迷糊图像进行复原，以达到清晰图像以及细节增强的目的。
首先呈现了前后对比图，左图为模糊原图，右图为复原图像。
（不只是用在二值图像）

2.代码讲述

```python
def multiScaleSharpen(img ,radius):
    h,w,chan = img.shape
 
    GaussBlue1 = np.zeros(img.shape,dtype = uint8)#创建mask
    GaussBlue2 = np.zeros(img.shape, dtype=uint8)
    GaussBlue3 = np.zeros(img.shape, dtype=uint8)
    Dest_float_img = np.zeros(img.shape, dtype=float32)
    Dest_img = np.zeros(img.shape, dtype=uint8)
 
    w1 = xx#权重选择
    w2 =xx
    w3 = xx
 
    GaussBlue1 = cv2.GaussianBlur(img,(radius,radius),x)#高斯模糊
    GaussBlue2 = cv2.GaussianBlur(img,(radius*x,radius*x),x)
    GaussBlue3 = cv2.GaussianBlur(img,(radius*x,radius*x),x)
 
    for i in range(0,h):#遍历图像
        for j in range(0,w):
            for k in range(0,chan):
                Src = img.item(i,j,k)
                D1 = Src-GaussBlue1.item(i,j,k)
                D2 = GaussBlue1.item(i,j,k) - xxx
                xxxx=xxx+xxxx
                Dest_img=xxxx
    return Dest_img
if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread('C:\\Users\\AIR\\Desktop\\a\\imwrite\\11.png',1)
    
    #img = cv2.imread("128.jpg")
    h,w,d=img.shape
    multiScaleSharpen_out = np.zeros((h,w,d), dtype=uint8)
    multiScaleSharpen_out = multiScaleSharpen(img,5)#jishu
    multiScaleSharpen_out1 = np.zeros((h,w,d), dtype=uint8)
    multiScaleSharpen_out1 = multiScaleSharpen(img,11)#jishu
    cv2.imwrite('C:\\Users\\AIR\\Desktop\\a\\imwrite\\12.png',multiScaleSharpen_out)
    cv2.imshow('src',img)
    cv2.imshow('dst_5',multiScaleSharpen_out)
    cv2.imshow('dst_11',multiScaleSharpen_out1)

 

上述细节增强和模糊复原有一定去雾功效。
根据此模板，利用加权高斯滤波，将完成模糊图像复原。可以将论文中的模糊图像复原，完成毕业设计用。