模糊图像 图像模糊是图像处理中最常用的也是比较简单的操作,使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时隆低嗓声....这正是单位响应是如此重要的原因。 卷积的应用 用一个模板和一幅图像进行卷积，对于图像上的一个点，让模板的原点和该点重合，然后模板上的点和图像上对应的点相乘，然后各点的积相加，就得到了该点的卷积值。...OpenCV中自带了4种模糊算法： blur（均值模糊） GaussianBlur（高斯模糊） medianBlur（中值模糊） bilateralFilter（双边滤波） 新建项目 新建一个项目...opencv-0009,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.并加载我们常用的那个图片显示出来 ?...高斯模糊部分克服了该缺陷,但是无法完全避免,因为没有考虑像素值的不同. 高斯双边模糊,是边缘保留的滤波方法,避免了边缘信息丢失,保留了图像轮廓不变.
针对模糊图像的处理，个人觉得主要分两条路，一种是自我激发型，另外一种属于外部学习型。接下来我们一起学习这两条路的具体方式。...图像增强中常见的几种具体处理方法为： 直方图均衡 在图像处理中，图像直方图表示了图像中像素灰度值的分布情况。为使图像变得清晰，增大反差，凸显图像细节，通常希望图像灰度的分布从暗到亮大致均匀。...用于直方均衡化的变换函数不是统一的，它是输入图像直方图的积分，即累积分布函数。 灰度变换 灰度变换可使图像动态范围增大，对比度得到扩展，使图像清晰、特征明显，是图像增强的重要手段之一。...图像锐化 采集图像变得模糊的原因往往是图像受到了平均或者积分运算，因此，如果对其进行微分运算，就可以使边缘等细节信息变得清晰。...、判断和预测的功能，这时候，再把待处理的模糊图像输入，神经网络就会自动为其添加细节，尽管这种添加仅仅是一种概率层面的预测，并非一定准确。
模糊前 反模糊 源码实现： #include #include opencv2/opencv.hpp> #include "opencv2/imgproc.hpp" #include..."opencv2/imgcodecs.hpp" using namespace cv; using namespace std; void calcPSF(Mat& outputImg, Size...calcWnrFilter(h, Hw, 1.0 / double(snr)); src.convertTo(src, CV_32F); edgetaper(src, src); //反模糊...theta, 0, 360, Scalar(255), FILLED); Scalar summa = sum(h); outputImg = h / summa[0]; } //图像傅里叶变换....copyTo(q0); tmp.copyTo(q3); q1.copyTo(tmp); q2.copyTo(q1); tmp.copyTo(q2); } //实现反模糊
10-图像模糊（二） 中值滤波和双边滤波 中值滤波 统计排序滤波器 中值滤波对于椒盐噪声有很好的抑制作用 原理是：将Size(xradius,yradius)窗口中的像素值排序，取中值赋给窗口中心点...双边滤波 均值滤波无法客服边缘像素信息丢失的缺陷，原因是均值滤波基于平均权重 高斯滤波部分克服了该缺陷，但仍无法完全避免，因为没有考虑到像素值的不同 高斯双边模糊是保留边缘的滤波方法，避免了边缘信息的丢失...，能够保证图像轮廓不变 相关API 代码演示 #includeopencv2/opencv.hpp> #include using namespace std; using namespace
09-图像模糊（一） 模糊原理 Smooth/Blur是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用该操作的目的之一是为了在图像预处理时降低噪声 使用Smooth/Blur操作背后的数学卷积计算是...通常这些卷积算子计算都是线性操作，故又叫做线性滤波 均值滤波原理 image.png 相关API 代码演示 #includeopencv2/opencv.hpp> #include<iostream
基本原理 图像退化模型在频率域的表示如下： ?...其中 S表示退化(模糊)图像频谱 H表示角点扩散功能(PSF)的频谱响应 U 表示原真实图像的频谱 N表示叠加的频谱噪声 圆形的PSF因为只有一个半径参数R，是一个非常好的失焦畸变近似，所以算法采用圆形的...模糊恢复，模板恢复本质是获得一个对原图的近似估算图像，在频率域可以表示如下： ? 其中SNR表示信噪比，因此可以基于维纳滤波恢复离焦图像，实现图像反模糊。...这个过程最终重要的两个参数，分别是半径R与信噪比SNR，在反模糊图像时候，要先尝试调整R，然后再尝试调整SNR。...; pow(abs(planes[0]), 2, denom); denom += nsr; divide(planes[0], denom, output_G); } 实现反模糊的代码如下
python代码： import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("....C++代码： #include opencv2/opencv.hpp> #include using namespace cv; using namespace std; int
模糊前 模糊后 模糊 import os from PIL import Image, ImageFilter facesPath = 'face' # 图片文件夹路径 faces = os.listdir...facePath) blurred_image = image.filter(ImageFilter.BLUR) blurred_image.save('blurryFace/'+face) # 模糊后的图片存储路径
你有没有想过把模糊的图像变清晰？就像这样： ? 或者这样： ?...今天我将给你介绍这种神奇的技术：去卷积 图像的模糊有很多种可能性，包括了： 镜头的缺陷 相机的抖动 场景的运动 景深的限制 后期的处理 让我先从第一种镜头的缺陷导致的图像模糊讲起，因为这是所有的镜头都会存在的固有的问题...事实上，已知模糊的图像b以及成像系统的PSF，恢复原始图像x的过程叫做非盲去卷积(Non-blind deconvolution)。这个领域有大量的研究成果。...这里的第一项描述了清晰图像和模糊图像之间的关系，而第二项则是梯度正则化项，用于惩罚过大的梯度信息（噪声会带来大的梯度，因此第二项就含有降噪的功效） 我们可以看看梯度正则化带来的好处，下面的示例图中两幅模糊图像具有不同的模糊程度和不同的噪声水平...为了表述清晰，我们用新的符号来表述各个图像： ? 那么，第k+1次迭代的结果可以表述为： ? Richardson-Lucy方法在相关领域得到了很广泛的应用，也给了后面研究这个问题的学者很多启示。
通过对模糊失真进行评测和度量，可以对整个图像传输或处理系统的质量进行监控，进而采取措施提高系统性能 模糊度和清晰度概念 图像模糊是一种很重要的图像降质因素，在图像获取、传输、处理过程中都有很多因素可能造成图像模糊...模糊降低了图像的清晰度，严重影响图像质量，导致图像分析、处理、接收的困难甚至失败，因此必须要使用有效的模糊评价方法来控制模糊图像的使用， 从而提高系统整体性能。...模糊度和清晰度是描述图像清晰程度（模糊程度）的两个相对但又相互联系的两个概念。图像越清晰，质量越高，清晰度越大，模糊度越小；图像越不清晰（越模糊），质量越低，清晰度越小，模糊度越大。...因此描述一幅图像清晰程度时，既可以使用清晰度也可以使用模糊度，只是两个指标数值上成反比；本文采用模图像模糊度评价研究模糊度来描述。...；（3）基于图像梯度的技术，它利用图像边缘的梯度来衡量图像模糊程度，梯度越大图像越清晰。
模糊原理 Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声 使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算 ?...其中：f()表示一副图像，i、j表示图像的行和列，h(k,l)表示卷积算子(和)(也可以叫掩膜)，k l又可以叫窗口大小(掩膜的大小，比如3*3)，g()表示输出的像素值； 通常这些卷积算子计算都是线性操作...，所以又叫线性滤波 假设有6x6的图像像素点矩阵 ?...关于滤波的几点说明 模糊原理： 同样的卷积因子，均值模糊会比高斯模糊更模糊些。 不管对于哪种模糊，卷积和(比如3*3)的大小最好是奇数 1....blur(src, dst2, Size(3,3), Point(-1, -1)); imshow("Blur",dst2); waitKey(0); return 0; } 用自定义的卷积核模糊图像的结果如下
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。...它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...官方下载链接如下：https://opencv.org/releases/ 安装完毕后，在python中导入cv2库就可以使用OpenCV的API。...它主要用于去噪和模糊化。比如，高斯模糊是最常用的模糊滤波器之一，它是一个削弱高频信号的低通滤波器。例子见图像模糊中的例子。 核(卷积矩阵) OpenCV许多预定义的滤波器都会使用核。...图像模糊 除了高斯模糊外，还可以自定义模糊滤波器。为了达到模糊效果，通常权重的和应该为1，而且零件像素的权重全为正。下面实现了一个简单的平均滤波器。
在数字图像处理中，可以使用空间滤波器来降低高斯噪声，但是当对图像进行平滑时，结果可能导致精细缩放的图像边缘和细节的模糊，因为它们也对应于被阻挡的高频。 高斯函数： 如图为一个二维高斯函数 ?...．σ越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越高(越接近均值滤波)．通过调节平滑程度参数σ，可在图像特征过分模糊(过平滑)与平滑图像中由于噪声和细纹理所引起的过多的不希望突变量(欠平滑)之间取得折衷．...OpenCV函数： void cv::GaussiBlur( InputArray src, OutputArray dst, Int ddepth, //输出图像的深度（例如CV_8U）,设为-1时表示与源图像保持一致...，因此高斯滤波会破坏边缘信息，模糊了图像边缘。...注：一般来说，不一定非要使用高斯函数的形式，只是OpenCV中双边滤波实现使用了高斯分布函数 OpenCV函数： void cv::bilateralFilter( InputArray src, OutputArray
在本文中，我们将比较两个最流行的Python图像处理库：Python Imaging Library（PIL）和OpenCV。我们将探讨它们的功能、用法和性能，并通过代码实例进行演示。1....Python Imaging Library（PIL）Python Imaging Library（PIL）是一个功能丰富且易于使用的图像处理库。...性能开销：由于是用C++编写的，OpenCV在Python中的性能可能不如PIL那样高效。3. 对比分析 a. 图像读取与显示PIL和OpenCV在读取和显示图像方面有着不同的方法。...它也支持一些简单的滤镜应用，如模糊、锐化等。但在复杂的图像处理任务中，如特征检测、目标识别等，PIL的功能相对有限。...总结在本文中，我们深入比较了Python图像处理库PIL（Python Imaging Library）和OpenCV，从功能、用法、性能和社区支持等方面进行了全面的分析。
例如在训练一个模糊图像清晰化的神经网络时，输入的训练样本是模糊图像，输出是清晰化后的图像，输出图像要尽量和对应的清晰图像接近，因此训练样本是模糊图像加对应的清晰图像。...此外，为了得到模糊图像，我们分别对原始图像进行了高斯模糊、随机高斯模糊以及先缩小再放大到原尺寸的resize模糊，模糊图像和原始图像一一对应，这样就得到一大批对偶的模糊－清晰图像训练集（超过2万张图片）...测试效果 前面第一副图像以及下图都是使用该神经网络对男性测试样本进行的清晰化处理，从处理效果看，虽然并不完美，但清晰化程度已大大提高（从左到右：原图像、模糊化后的图像和通过模型清晰化的图像）。 ?...把上图转为灰度图像，清晰化效果看起来更明显一些（从左到右：原图像、模糊化后的图像和通过模型清晰化的图像）： ?...下图是对resize模糊方案处理过的测试样本的测试效果（左图为对高斯模糊图像进行清晰化后的效果，右图为对resize模糊图像进行清晰化后的效果）。 ?
其旨在克服或补偿由于图像采集系统或采集环境本身的限制，导致的成像图像模糊、质量低下、感兴趣区域不显著等问题。 简单来理解超分辨率重建就是将小尺寸图像变为大尺寸图像，使图像更加“清晰”。...可以看到，通过特定的超分辨率重建算法，使得原本模糊的图像变得清晰了。读者可能会疑惑，直接对低分辨率图像进行“拉伸”不就可以了吗？答案是可以的，但是效果并不好。...其次，在重建过程中，仅根据一个事先定义的转换函数来计算超分辨率图像，不考虑图像的降质退化模型，往往会导致复原出的图像出现模糊、锯齿等现象。...超分辨率重建不仅能够放大图像尺寸，在某种意义上具备了图像修复的作用，可以在一定程度上削弱图像中的噪声、模糊等。...从图上可以看到，原图因为分辨率较低，产生了模糊并且丢失了大量的细节信息，双线性插值无法有效的去模糊，而SRResNet算法尽管能够一定程度上去除模糊，但是其纹理细节不清晰。
最近处理视觉相关的项目，分享一下通过opencv的图像特效处理， 原图镇楼 ---- 1、灰度处理 将cv2.imread()方法的第二参数设为0即可得到灰色图像。...imread('1.jpg', 1) dat = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY ) cv2.imshow('dat', dat) cv2.waitKey(0) 灰色图像的所有颜色通道的值相等...，所以要想将彩色图像变为灰色图像，只需将他们颜色通道的值相等即可。...通过设置图片的颜色均值来使彩色图像变为灰色图像 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('1.jpg', 1) dat = np.zeros((img.shape...range(gray.shape[1]): dat[i, j] = 255 - gray[i, j] cv2.imshow('dat', dat) cv2.waitKey(0) 彩色图像的颜色反转也是一样的道理
源文件：就不用说了目标：你可以对图像进行倍数的放大和缩小 也可以直接的输入尺寸大小变换的方法：CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用) ...当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC - 立方插值. ...如 我要将一个图片变为32*32大小的image=cv2.imread('test.jpg')res=cv2.resize(image,(32,32),interpolation=cv2.INTER_CUBIC
OpenCV提供了一个函数cv.filter2D来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。...2、图像模糊（平滑） （1）平均 这是通过将图像与归一化框滤镜进行卷积来完成的。它仅获取内核区域下所有像素的平均值，并替换中心元素。...（3） 中位模糊 在这里，函数cv.medianBlur() 提取内核区域下所有像素的中值，并将中心元素替换为该中值。这对于消除图像中的椒盐噪声非常有效。...有趣的是，在上述过滤器中，中心元素是新计算的值，该值可以是图像中的像素值或新值。但是在中值模糊中，中心元素总是被图像中的某些像素值代替。有效降低噪音。其内核大小应为正奇数整数。...（4） 双边滤波 cv.bilateralFilter() 在去除噪声的同时保持边缘清晰锐利非常有效。但是，与其他过滤器相比，该操作速度较慢。
1、点击[SmartDeblur.rar] 2、点击[解压到] 3、点击[立即解压] 4、点击[SmartDeblurPortable] 5、点击[Sm...
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
