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。
你有没有想过把模糊的图像变清晰？就像这样： ? 或者这样： ?...镜头、曝光，以及对焦（上）中，我们看到了小孔成像的缺陷，小孔的尺寸太大会导致画面模糊，小孔的尺寸太小会导致没有足够的能量穿过小孔，画面很暗，并且由于衍射的原因，画面也会模糊。...镜头、曝光，以及对焦（下）中，我还给你介绍了人们采用镜头来弥补小孔成像的缺陷。这样获得了更好的光能利用率，更清晰的成像。 ? 理想的镜头成像时，一个对焦平面上的物点会投影为一个像点： ?...镜头的缺陷有两类： 像差，比如色差和球差 ? 衍射，这是因为光的波动性导致的，只要光通过光圈就会产生衍射 ?...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
图像处理评价指标之模糊度 图像和视频在采集、压缩、传输、存储过程中，无可避免地会引入失真。模糊失真是图像、视频质量下降最主要的因素之一，研究图像模糊度评价方法有非常重要的意义。...，比如在获取图像时，不正确的聚焦会产生离焦模糊，景物和照相机的相对运动会造成运动模糊，图像压缩后的高频丢失造成的模糊。...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。...；（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。...模糊度分类 实际应用中有多种模糊情况，模糊产生的原因很多，一般用下面通用的数学模型来表示图像模糊降质 g(x, y) = f(x, y) \otimes d(x, y) + n(x, y) 式中f (x
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。...##下面的核会使图像产生浮雕效果 kernel2 = np.array([[-2, -1, 0], [-1, 0, 1],...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。...图像边缘检测 1....#threshold1：阈值1 #threshold2：阈值2 #apertureSize：可选参数，Sobel算子的大小 #其中，较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘，但一般情况下检测的效果不会那么完美
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。...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）。 ?...可以看出使用高斯模糊图像训练的模型在处理resize模糊图像效果变差，但这是可以解释的，深度学习本质上还是一种模式识别，使用高斯模糊的训练样本，模型会找到高斯模糊的模式。...图像翻译的最新进展 上面的模型只是一种神经网络简单的应用，由于模型的损失函数是简单的L2-loss，因此会造成图像模糊化的效果。
但在实际上情况中，受采集设备与环境、网络传输介质与带宽、图像退化模型本身等诸多因素的约束，我们通常并不能直接得到具有边缘锐化、无成块模糊的理想高分辨率图像。...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。...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。...相比其他所有模型, GAN可以产生更加清晰，真实的样本。 2. 感知损失 为了防止重建图像过度平滑，SRGAN重新定义了损失函数，并将其命名为感知损失(Perceptual loss)。
📷 1、点击[SmartDeblur.rar] 📷 2、点击[解压到] 📷 3、点击[立即解压] 📷 4、点击[SmartDeblurPortable] 📷 5...
OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化) ---- 目录 OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图...、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化) 前言 环境 灰度图 模糊图片 GaussianBlur函数 提取边缘 边缘膨胀 边缘细化 整体对照 总结 ---- 前言 计算机视觉市场巨大而且持续增长...代码：可以修改模糊的强度，是一个奇数，取值范围建议1~151的奇数，不然就啥也看不清了。...import cv2 # 获取图片的数组 img = cv2.imread("800_600.jpg") # 模糊图 imgBlur = cv2.GaussianBlur(img, (151, 151...，广泛应用于图像处理的减噪过程。
有人认为恢复模糊的图像是不可能的，因为会丢失信息。但我对这个问题进行了很多思考，并认为如果输出图像的大小与输入图像的大小相同，那实际上是可能的！这样，输出就有足够的像素/信息来恢复原始像素/信息。...首先，解释一下什么是卷积以及如何使用卷积来模糊图像，以及它如何使用模糊的图像。卷积是一种数学运算，当应用于图像时，可以将其视为应用于它的过滤器。...详细地说，对于这种带有填充的卷积的简单情况，输出尺寸可以计算为： 如果我们希望输入和输出具有相同的大小，那么填充必须是： 这产生了一个重要条件：内核大小必须是奇数，因为填充是一个整数值。...重建原始图像也是一项非常艰巨的任务，因为矩阵 A 会根据原始图像的大小增长非常快。如果原始图像是 4x4，那么 A 将是 16x16 ——元素数量以 N² 缩放。...左边是模糊的图像，右边是重建的图像。
很多时候我们会遇到自己拍摄的照片或者保存的图片并不是很高清，几乎是模糊的。但又不知道怎么处理这些模糊的照片。找了很久，终于找到模糊图片怎么处理清晰在线操作的方法。今天我就教大家怎么处理模糊的图片。...PS处理模糊图片的方法 在我们的电脑里打开Ps然后点击文件，选择打开一张我们需要处理的图片，单击顶部菜单栏的窗口，找到图层的同时按下Ctrl+J复制一个背景图层。...最后单击图像，选择调整，再选择亮度／对比度，然后再将亮度设置为45，对比度设置为－50就可以了。用PS把模糊图片怎么处理清晰在线学习的方法是不是很简单。...手机APP处理模糊图片的方法 有时候我们修好的图片会被压缩画质变得很模糊，微信朋友圈更加会压缩画质，但是我们可以在手机APP上简单操作就可以把模糊图片怎么处理清晰在线解决。...以上内容就是对模糊图片怎么处理清晰在线全部的操作过程，相信很多小伙伴都觉得很简单。还有什么需要了解的可以关注我们哟！
图像模糊产生的原因非常多， 主要如下： （1）相机抖动. □ 拍摄时相机不稳. □ 全部画面被模糊. （2）物体的运动. □ 部分物体运动. □ 不同区域模糊不同..... □ 大光圈小景深时的效果. 等等。...今天在看Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration (CVPR, 2017) 的文章，里面涵盖的内容非常全，其中模糊也是其中主要工作之一...1、论文原理 论文为图像恢复，主要包括图像去噪、图像去模糊和图像超分辨率重建。本博客主要关注的是模糊。 论文将图像恢复统一为一个操作，如论文所述：即目标要还原出干净的x....学习噪声水平间隔较小的特定的去噪模型。 2、论文实践复现效果如下图所示： 不过比较难的程序输入是需要同时指定其模糊矩阵图，这个在实际应用中还有等于进一步细化。
对于要展示的商品图片而言，我们对图片本身的质量要求会比较高，例如不能将模糊不清的图片进行展示。因此，需要一种图像模糊检测的方法，便于我们筛选出可用的图片。...我们使用基于 Laplacian 的算法来检测图片是否模糊。调用它比较简单，因为 OpenCV 内置了 Laplacian 函数。...图像模糊检测算法 算法的主要思想：先将图像转换成灰度图像，然后单一通道的灰度图像经过刚才计算出来的拉普拉斯 3x3 卷积核计算后会得到一个响应图，最后再计算这个响应图的方差。...基于该方差和按照经验设定的阈值进行比较，就可以判断图像是否模糊。对于同一种类型的商品图片，可以采用同一个阈值。不同的商品、不同环境拍摄的图片可能需要调整阈值。...最后，我们团队主要使用的语言是 Java/Kotlin，还需要编写一个 jni 来调用该函数。 总结 在无参考图像的情况下，Laplacian 是一种常见的图像模糊检测的方式。
import numpy as np #主要用于算子和图像矩阵处理 from PIL import Image #主要用于图像导入 import matplotlib.pyplot as plt #...image_xy=np.sqrt(image_x**2+image_y**2) #将梯度矩阵各元素归一化为0～255 image_xy=(255.0/image_xy.max())*image_xy #输出边缘检测图像...off") plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_xy,cmap=cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Sobel算子的图像边缘检测是使用像素邻近区域梯度值计算...1个像素梯度值和根据绝对值来取舍进行图像边缘检测。...Sobel算子对像素的位置的影响进行加权，与Prewitt算子相比效果更好。
Mathematica 9 中推出一个关于卷积去图像模糊化的例子....使用核 ker 给出 image 的反卷积.可以恢复一个回复清晰的图片,其实他有一些并不是很成熟,即使是模糊图像中的少量的噪声也会降低重建的质量：大家可以试一下其它的模糊图片能否这么清晰~~~ ? ?
import matplotlib.pyplot as plt#图像数据可视化模块 import matplotlib.cm as cm#图像色彩映射模块 import numpy as np#算子与图像矩阵处理模块...1,j+1]]<TH).any()): DT[i,j]=1 plt.subplot(2,2,1) plt.imshow(new_gray,cmap=cm.gray)#从原图转化的灰度图像...plt.axis("off") plt.subplot(2,2,2) plt.imshow(d,cmap=cm.gray)#高斯滤波后的灰度图像 plt.axis("off") plt.subplot...)#双阈值检测边缘图像 plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Canny算子的图像边缘检测是首先原始图像灰度化，然后进行高斯平滑滤波，接着计算梯度幅值和方向，再对梯度幅值进行非极大值抑制...（Non-Maximum Suppression，NMS），最后使用双阈值法检测和连接边缘。
，operator为算子 返回结果为原图的灰度图像与算子卷积后的结果矩阵 实际上，SciPy库中的signal模块含有一个二维卷积函数convolve2d() ''' def img_conv (image_array...0～255 image_xy=(255.0/image_xy.max())*image_xy ''' 输出图像边缘检测结果。...其中，参数为image_array时输出为原图的灰度图像， 参数为image_x时输出为原图的x方向导数图像， 参数为image_y时输出为原图的y方向导数图像， 参数为image_xy时输出为原图的梯度图像...plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_xy,cmap=plt.cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Prewitt算子的图像边缘检测是利用两个方向模板与图像进行邻域卷积...（Adjacent Convolution）运算来完成图像边缘检测。
import numpy as np #主要用于算子和图像矩阵处理 from PIL import Image #主要用于图像导入 import matplotlib.pyplot as plt #...0,1,0],[1,-2,1],[0,1,0]]) #定义Laplace扩展算子 Operator2=np.array([[1,1,1],[1,-4,1],[1,1,1]]) #打开原图并将其转化成灰度图像...()]=255 # 显示边缘检测结果 plt.subplot(2,1,1) plt.imshow(image_array,cmap=cm.gray) plt.axis("off") plt.subplot...plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_oper2,cmap=cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Laplace算子的图像边缘检测是应用于仅考虑边缘位置而不考虑其周围的像素灰度差值的图像边缘检测...Laplace算子是二阶微分算子，是一个x方向的二阶导数和y方向的二阶导数之和近似微分。
"); 第一个参数，InputArray 类型的src，为输入图像，填Mat类型即可。...第二个参数，OutputArray类型的dst，即目标图像，函数的输出参数，需要和源图片有一样的尺寸和类型。...第三个参数，int类型的ddepth，输出图像的深度，支持如下src.depth()和ddepth的组合： 若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S...Desktop/temp.jpg",IMREAD_COLOR); dst.create( src.size(), src.type() ); // 【2】将原图像转换为灰度图像...drawContours 将边缘绘制出来
前言 高斯模糊是图像处理中几乎每个程序员都或多或少听过的名词，但是对其原理大家可能并不了解，只知道通过高斯模糊能实现图像毛玻璃效果。...本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。...开源项目 关于Android图像模糊的开源项目有很多，比如Blurry是专门针对Bitmap或View做模糊，可以设置模糊的基底色，而且还能对模糊操作异步化；BlurKit-Android也能对Bitmap...这种加快速度的方法是合理的，因为高斯模糊并不需要原图像很精确的信息。...BlurKit-Android最吸引人的是提供高斯模糊的遮罩（BlurLayout），随着遮罩下面的内容的变化，高斯模糊效果也会随之改变。使用如下： ?
这种模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像，这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。...高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果。 从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。...由于正态分布又叫作高斯分布，所以这项技术就叫作高斯模糊。图像与圆形方框模糊做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。...由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数，所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波器。 高斯模糊运用了高斯的正态分布的密度函数，计算图像中每个像素的变换。 ?...这样进行模糊处理比其它的均衡模糊滤波器更高地保留了边缘效果。 其实，在iOS上实现高斯模糊是件很容易的事儿。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
