OpenCV4.9如何将失焦图片去模糊滤镜(67)

2024-05-03 12:36
文章标签 图片 67 失焦 滤镜 去模糊 opencv4.9

本文主要是介绍OpenCV4.9如何将失焦图片去模糊滤镜(67)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

 返回:OpenCV系列文章目录（持续更新中......）
上一篇:OpenCV4.9的基于距离变换和分水岭算法的图像分割(66)
下一篇 :OpenCV4.9去运动模糊滤镜(68)

目标

在本教程中，您将学习：

  • 什么是退化图像模型
  • 失焦图像的 PSF 是多少
  • 如何恢复模糊的图像
  • 什么是维纳过滤器

理论

注意

该解释基于书籍[108]和[325]。另外，您可以参考 Matlab 的教程 Matlab 中的图像去模糊 和文章 SmartDeblur.

图像去模糊

图像的模糊或退化可能由许多因素引起：

  • 在图像捕获过程中，通过相机移动或长时间移动 曝光时间由受试者使用

  • 失焦光学元件、使用广角镜头、大气湍流或 曝光时间短，可减少捕获的光子数量

  • 共聚焦显微镜中的散射光畸变

模糊或退化的图像可以用以下方程 g = Hf + n 近似描述。

g

模糊的图像

H

失真算子，也称为点扩散 函数 （PSF）。在空间域中，PSF 描述光学系统模糊（扩散）的程度 光点。PSF 是 光传递函数 （OTF）。在频域中，OTF 描述了线性、位置不变系统对 冲动。OTF 是点差的傅里叶变换 函数 （PSF）。失真运算符，当与 图像，创建失真。点扩散引起的失真 功能只是失真的一种类型。

f

原始真实图像

注意

图像 f 并没有真正 存在。这张图片代表了如果你拥有的话，你会拥有什么 完美的图像采集条件。

n

图像采集过程中引入的加法噪声会损坏 图像

基于该模型，去模糊的基本任务是对模糊进行反卷积 具有准确描述失真的 PSF 的图像。反卷积是一个过程 逆转卷积的影响。

注意

去模糊图像的质量主要取决于对 PSF。

此页面上的失焦图像是真实世界的图像。失焦是通过相机光学器件手动实现的。

什么是退化图像模型？

以下是频域表示中图像退化的数学模型：

其中(S)是模糊(退化)图像的频谱，(U)是原始真实(未退化)图像的频谱，(H)是点扩散函数（PSF）的频率响应,(N)是加性噪声的频谱。

圆形 PSF 是离焦失真的一个很好的近似值。这样的 PSF 仅由一个参数指定 - 半径(R)。本工作使用圆形 PSF。

圆形点扩散功能

如何恢复模糊的图像？

恢复(去模糊)的目的是获得原始图像的估计值。频域中的恢复公式为：

其中(U)是原始图像(U)的估计光谱，(H_w)是恢复滤波器，例如维纳滤波器。

什么是维纳过滤器？

维纳滤镜是一种恢复模糊图像的方法。假设PSF是一个真实对称的信号，原始真实镜像和噪声的功率谱是未知的，那么一个简化的维纳公式是：

其中(SNR)是信噪比。

因此，为了通过维纳滤波器恢复失焦图像，它需要知道圆形PSF的(SNR)和(R)。

源代码

您可以在 OpenCV 源代码库中找到源代码。samples/cpp/tutorial_code/ImgProc/out_of_focus_deblur_filter/out_of_focus_deblur_filter.cpp

#include <iostream>
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"using namespace cv;
using namespace std;void help();
void calcPSF(Mat& outputImg, Size filterSize, int R);
void fftshift(const Mat& inputImg, Mat& outputImg);
void filter2DFreq(const Mat& inputImg, Mat& outputImg, const Mat& H);
void calcWnrFilter(const Mat& input_h_PSF, Mat& output_G, double nsr);const String keys =
"{help h usage ? | | print this message }"
"{image |original.jpg | input image name }"
"{R |5 | radius }"
"{SNR |100 | signal to noise ratio}"
;int main(int argc, char *argv[])
{help();CommandLineParser parser(argc, argv, keys);if (parser.has("help")){parser.printMessage();return 0;}int R = parser.get<int>("R");int snr = parser.get<int>("SNR");string strInFileName = parser.get<String>("image");samples::addSamplesDataSearchSubDirectory("doc/tutorials/imgproc/out_of_focus_deblur_filter/images");if (!parser.check()){parser.printErrors();return 0;}Mat imgIn;imgIn = imread(samples::findFile( strInFileName ), IMREAD_GRAYSCALE);if (imgIn.empty()) //check whether the image is loaded or not{cout << "ERROR : Image cannot be loaded..!!" << endl;return -1;}Mat imgOut;// it needs to process even image onlyRect roi = Rect(0, 0, imgIn.cols & -2, imgIn.rows & -2);//Hw calculation (start)Mat Hw, h;calcPSF(h, roi.size(), R);calcWnrFilter(h, Hw, 1.0 / double(snr));//Hw calculation (stop)// filtering (start)filter2DFreq(imgIn(roi), imgOut, Hw);// filtering (stop)imgOut.convertTo(imgOut, CV_8U);normalize(imgOut, imgOut, 0, 255, NORM_MINMAX);imshow("Original", imgIn);imshow("Debluring", imgOut);imwrite("result.jpg", imgOut);waitKey(0);return 0;
}void help()
{cout << "2018-07-12" << endl;cout << "DeBlur_v8" << endl;cout << "You will learn how to recover an out-of-focus image by Wiener filter" << endl;
}void calcPSF(Mat& outputImg, Size filterSize, int R)
{Mat h(filterSize, CV_32F, Scalar(0));Point point(filterSize.width / 2, filterSize.height / 2);circle(h, point, R, 255, -1, 8);Scalar summa = sum(h);outputImg = h / summa[0];
}void fftshift(const Mat& inputImg, Mat& outputImg)
{outputImg = inputImg.clone();int cx = outputImg.cols / 2;int cy = outputImg.rows / 2;Mat q0(outputImg, Rect(0, 0, cx, cy));Mat q1(outputImg, Rect(cx, 0, cx, cy));Mat q2(outputImg, Rect(0, cy, cx, cy));Mat q3(outputImg, Rect(cx, cy, cx, cy));Mat tmp;q0.copyTo(tmp);q3.copyTo(q0);tmp.copyTo(q3);q1.copyTo(tmp);q2.copyTo(q1);tmp.copyTo(q2);
}void filter2DFreq(const Mat& inputImg, Mat& outputImg, const Mat& H)
{Mat planes[2] = { Mat_<float>(inputImg.clone()), Mat::zeros(inputImg.size(), CV_32F) };Mat complexI;merge(planes, 2, complexI);dft(complexI, complexI, DFT_SCALE);Mat planesH[2] = { Mat_<float>(H.clone()), Mat::zeros(H.size(), CV_32F) };Mat complexH;merge(planesH, 2, complexH);Mat complexIH;mulSpectrums(complexI, complexH, complexIH, 0);idft(complexIH, complexIH);split(complexIH, planes);outputImg = planes[0];
}void calcWnrFilter(const Mat& input_h_PSF, Mat& output_G, double nsr)
{Mat h_PSF_shifted;fftshift(input_h_PSF, h_PSF_shifted);Mat planes[2] = { Mat_<float>(h_PSF_shifted.clone()), Mat::zeros(h_PSF_shifted.size(), CV_32F) };Mat complexI;merge(planes, 2, complexI);dft(complexI, complexI);split(complexI, planes);Mat denom;pow(abs(planes[0]), 2, denom);denom += nsr;divide(planes[0], denom, output_G);
}

解释

失焦图像恢复算法包括 PSF 生成、Wiener 滤波器生成和频域模糊图像滤波：

 // it needs to process even image onlyRect roi = Rect(0, 0, imgIn.cols & -2, imgIn.rows & -2);//Hw calculation (start)Mat Hw, h;calcPSF(h, roi.size(), R);calcWnrFilter(h, Hw, 1.0 / double(snr));//Hw calculation (stop)// filtering (start)filter2DFreq(imgIn(roi), imgOut, Hw);// filtering (stop)

函数 calcPSF()根据输入参数半径(R)形成一个圆形 PSF：

void calcPSF(Mat& outputImg, Size filterSize, int R)
{Mat h(filterSize, CV_32F, Scalar(0));Point point(filterSize.width / 2, filterSize.height / 2);circle(h, point, R, 255, -1, 8);Scalar summa = sum(h);outputImg = h / summa[0];
}

函数 calcWnrFilter()根据上述公式合成简化的 Wiener 过滤器(H_w)：

void calcWnrFilter(const Mat& input_h_PSF, Mat& output_G, double nsr)
{Mat h_PSF_shifted;fftshift(input_h_PSF, h_PSF_shifted);Mat planes[2] = { Mat_<float>(h_PSF_shifted.clone()), Mat::zeros(h_PSF_shifted.size(), CV_32F) };Mat complexI;merge(planes, 2, complexI);dft(complexI, complexI);split(complexI, planes);Mat denom;pow(abs(planes[0]), 2, denom);denom += nsr;divide(planes[0], denom, output_G);
}

函数 fftshift()重新排列 PSF。此代码刚刚从离散傅里叶变换教程中复制而来：

void fftshift(const Mat& inputImg, Mat& outputImg)
{outputImg = inputImg.clone();int cx = outputImg.cols / 2;int cy = outputImg.rows / 2;Mat q0(outputImg, Rect(0, 0, cx, cy));Mat q1(outputImg, Rect(cx, 0, cx, cy));Mat q2(outputImg, Rect(0, cy, cx, cy));Mat q3(outputImg, Rect(cx, cy, cx, cy));Mat tmp;q0.copyTo(tmp);q3.copyTo(q0);tmp.copyTo(q3);q1.copyTo(tmp);q2.copyTo(q1);tmp.copyTo(q2);
}

函数 filter2DFreq()过滤频域中的模糊图像：

void filter2DFreq(const Mat& inputImg, Mat& outputImg, const Mat& H)
{Mat planes[2] = { Mat_<float>(inputImg.clone()), Mat::zeros(inputImg.size(), CV_32F) };Mat complexI;merge(planes, 2, complexI);dft(complexI, complexI, DFT_SCALE);Mat planesH[2] = { Mat_<float>(H.clone()), Mat::zeros(H.size(), CV_32F) };Mat complexH;merge(planesH, 2, complexH);Mat complexIH;mulSpectrums(complexI, complexH, complexIH, 0);idft(complexIH, complexIH);split(complexIH, planes);outputImg = planes[0];
}

结果

下面你可以看到真实的失焦图像:

使用(R)= 53 和(SNR)= 5200 参数计算得出以下结果：

使用维纳滤波器，手动选择(R)和(SNR)的值，以提供最佳的视觉效果。我们可以看到结果并不完美，但它为我们提供了图像内容的提示。虽然有些困难，但文本是可读的。

注意

参数(R)是最重要的。所以你应该先调整(R)，然后调整(SNR)。

有时，您可以在恢复的图像中观察到振铃效应。这种影响可以通过几种方法减少。例如，您可以逐渐缩小输入图像边缘。

参考文献：

1、《Out-of-focus Deblur Filter》---Karpushin Vladislav

这篇关于OpenCV4.9如何将失焦图片去模糊滤镜(67)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/956758。

相关文章

JAVA读取MongoDB中的二进制图片并显示在页面上

JAVA读取MongoDB中的二进制图片并显示在页面上

1：Jsp页面： <td><img src="${ctx}/mongoImg/show"></td> 2：xml配置： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001
阅读更多...
在服务器上浏览图片

在服务器上浏览图片

@StarSky 2018-10-26 15:09 字数 15971 阅读 28 https://www.zybuluo.com/StarSky/note/1294871 来源 2018-09-27 线上服务器安装 imgcat Tool   2018-09-27 线上服务器安装 imgcat 0. 准备文件：iterm2_shell_integration.bash1. 在有权限
阅读更多...
el-upload 上传图片及回显照片和预览图片,文件流和http线上链接格式操作

el-upload 上传图片及回显照片和预览图片,文件流和http线上链接格式操作

<div v-for="(info, index) in zsjzqwhxqList.helicopterTourInfoList" :key="info.id" >编辑上传图片// oss返回线上地址http链接格式：<el-form-itemlabel="巡视结果照片":label-width="formLabelWidth"><el-upload:action="'http:
阅读更多...
【QML】用 Image(QQuickPaintedItem) 显示图片

【QML】用 Image(QQuickPaintedItem) 显示图片

大体功能： 频繁地往界面推送图片，帧率达到视频效果。捕获画布上的鼠标事件和键盘事件。 代码如下： // DrawImageInQQuickPaintedItem.pro 代码如下：QT += quick# You can make your code fail to compile if it uses deprecated APIs.# In order to do so, uncom
阅读更多...
用Ps将PSD切片并将切片保存为透明背景的图片

用Ps将PSD切片并将切片保存为透明背景的图片

第一步：选择放大镜工具或者Ctrl++将要切片的部分放大。 第二步：选择移动工具单击要切片的部分，在右边的图层栏找到要切片的图层在文字上右键选择转换为智能对象，再右键该图层的文字选择栅格化图层。 第三步：单击选中所要切片的部分，然后Ctrl+A、Ctrl+C、Ctrl+N（背景内容选择透明）、Ctrl+V、Ctrl+S（将文件保存为PNG格式），这样就可以得到透明背景的图片了！
阅读更多...
Android性能优化系列之Bitmap图片优化

Android性能优化系列之Bitmap图片优化

在Android开发过程中，Bitmap往往会给开发者带来一些困扰，因为对Bitmap操作不慎，就容易造成OOM(Java.lang.OutofMemoryError - 内存溢出)，本篇博客，我们将一起探讨Bitmap的性能优化。 为什么Bitmap会导致OOM？ 1.每个机型在编译ROM时都设置了一个应用堆内存VM值上限dalvik.vm.heapgrowthlimit，用来限定每个应用可
阅读更多...
加载网络图片显示大图

加载网络图片显示大图

1.将图片的uri列表和下标传给ImagePagerActivity public void imageBrower(int position, ArrayList<String> urls2) {Intent intent = new Intent(this, ImagePagerActivity.class); intent.putExtra(ImagePagerActivity
阅读更多...
html标签转换成img图片

html标签转换成img图片

app 里的元素需要转换成图片 <script src="../assets/js/html2canvas.min.js"></script>$(function () {html2canvas(document.querySelector("#app"), {useCORS: true}).then(canvas => {layer.close(vm.layerIndex)var img =
阅读更多...
Typora撰写Markdown文档上传到github上图片显示问题

Typora撰写Markdown文档上传到github上图片显示问题

OS：Windows 软件：Typora 相信很多人都有撰写Markdown文档的需求，在这里首先安利一下Markdown撰写利器---typora。 Typora支持多种快捷方式生成markdown语法，快速入门，排版整齐漂亮。 当我们向markdown中粘贴图片资源的时候，会自动提示保存图片到...  这时我们可以在存放markdown文档的地方建立一个assert或者pic静态资源文
阅读更多...
Jupiter notebook显示数据和图片 备忘

Jupiter notebook显示数据和图片 备忘

import cv2 as cvimport numpy as np%matplotlib inline #将图片显示在页面内np.set_printoptions(threshold=np.inf) #显示大量数据 path = '/Users/yuanl/Desktop/test1.jpg'img = cv.imread('/Users/yuanl/Desktop/test1.jpg',
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2