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【youcans 的 OpenCV 例程 200 篇】104. 运动模糊退化模型
5.3 模型法估计退化函数
估计图像复原中所用的退化函数，主要有三种方法：观察法、试验法和数学建模方法。
分析导致退化的原因，根据基本原理提出退化模型，如湍流导致的模糊、匀速运动导致的模糊，可以基于模型更加准确地估计退化函数。
下面以运动模糊和大气湍流模型为例，采用退化模型对图像的退化建模。
例程 9.18：运动模糊退化模型
运动模糊是相机，物体，背景间相对运动造成的效果，通常由于长时间曝光或场景内的物体快速移动导致，在摄影中可以借助移动镜头追踪移动的物体来避免。
对匀速线性运动模糊建模，假设图像
f
(
x
,
y
)
f(x,y)
f(x,y) 做平面运动，运动在 x、y 方向的时变分量分别为：
x
0
(
t
)
=
a
t
/
T
x_0(t)=at/T
x0(t)=at/T、
y
0
(
t
)
=
b
t
/
T
y_0(t)=bt/T
y0(t)=bt/T。记录介质上任意点的总曝光量是瞬时曝光量的积分，可以建立运动模糊退化函数模型：
H
(
u
,
v
)
=
T
π
(
u
a
+
v
b
)
s
i
n
[
π
(
u
a
+
v
b
)
]
e
−
j
π
(
u
a
+
v
b
)
H(u,v) = \frac{T}{\pi (ua+vb)} sin[\pi(ua+vb)]e^{-j \pi (ua+vb)}
H(u,v)=π(ua+vb)Tsin[π(ua+vb)]e−jπ(ua+vb)
# 9.18: 运动模糊退化图像 (Motion blur degradation)
def motionBlur(image, degree=10, angle=45):
image = np.array(image)
center = (degree/2, degree/2) # 旋转中心
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1) # 无损旋转
kernel = np.diag(np.ones(degree) / degree) # 运动模糊内核
kernel = cv2.warpAffine(kernel, M, (degree, degree))
blurred = cv2.filter2D(image, -1, kernel) # 图像卷积
blurredNorm = np.uint8(cv2.normalize(blurred, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 归一化为 [0,255]
return blurredNorm
# 运动模糊图像
img = cv2.imread("../images/Fig0526a.tif", 0) # flags=0 读取为灰度图像
imgBlur1 = motionBlur(img, degree=30, angle=45)
imgBlur2 = motionBlur(img, degree=40, angle=45)
imgBlur3 = motionBlur(img, degree=60, angle=45)
plt.figure(figsize=(9, 6))
plt.subplot(131), plt.title("degree=20"), plt.axis('off'), plt.imshow(imgBlur1, 'gray')
plt.subplot(132), plt.title("degree=40"), plt.axis('off'), plt.imshow(imgBlur2, 'gray')
plt.subplot(133), plt.title("degree=60"), plt.axis('off'), plt.imshow(imgBlur3, 'gray')
plt.tight_layout()
plt.show()
（本节完）
版权声明：
youcans@xupt 原创作品，转载必须标注原文链接：(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/123027195)
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