数字图像处理:运动模糊、逆滤波和维纳滤波

本文深入探讨了运动模糊现象,常见于物体或相机运动时,介绍了逆滤波和维纳滤波两种图像恢复技术,并提供Python代码示例。逆滤波基于已知模糊核,但易受噪声影响;维纳滤波则通过考虑噪声模型,改善恢复效果。

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运动模糊是一种在图像中出现的常见模糊类型,它由于物体或相机的运动引起。逆滤波和维纳滤波是两种常用的恢复运动模糊图像的方法。在本篇文章中,我们将详细介绍这些概念,并提供相应的源代码示例。

运动模糊是由于物体或相机的运动导致图像模糊。当相机的曝光时间较长或者物体的运动速度较快时,就会出现运动模糊。运动模糊可以通过在图像中引入线性运动模糊核来模拟。在图像处理中,我们可以使用卷积运算来应用运动模糊。

下面是一个简单的Python代码示例,演示如何应用运动模糊:

import cv2
import numpy as np

def apply_motion_blur(image, kernel_size, angle):
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