主要用于图像去模糊（去除模糊效果）的处理。 在摄影或图像采集过程中，由于相机晃动、物体运动或者其他因素，图像可能会产生模糊效果。这种模糊使图像失去细节和清晰度，降低了图像的质量和可用性。 "DeBlur-master"项目旨在使用计算机视觉和图像处理技术，通过对模糊图像进行分析和处理，恢复图像的清晰度和细节。它可能包括多种去模糊算法、滤波器和图像修复技术的实现。 通过对图像进行去模糊处理，可以提高图像的可视化效果、减少图像的误判和错误分析，并在图像应用和分析领域有广泛的应用，如计算机视觉、图像识别、医学成像等。 为了运行这个项目，你使用文件夹中的代码和图像数据。代码中可能包括图像处理函数、模型构建、以及最终的图像去模糊处理。

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亮度保持动态模糊直方图均衡（BPDFHE）提出了亮度保持动态直方图均衡技术的一种新颖修改，以提高其亮度保持和对比度增强能力，同时降低其计算复杂度。 这种技术称为使用数字图像的模糊统计进行表示和处理。 模糊域中图像的表示和处理使该技术能够以更好的方式处理灰度值的不精确性，从而提高性能。 此外，模糊统计可以很好地处理灰度级的不精确性，模糊直方图在使用适当的模糊隶属函数计算时，没有随机波动或缺失强度级，并且基本上是平滑的。 这有助于获得保持亮度均衡所需的有意义的分区。 该方法的详细信息可在 D. Sheet、H. Garud、A. Suveer、J. Chatterjee 和 M. Mahadevappa，“亮度保持动态模糊直方图均衡”，IEEE Trans.，Consumer Electronics，vol。 56，没有。 4，第 2475 - 2480 页，2010 年 11 月。 [ h

采用生成对抗网络（GAN）实现图像去模糊，用于图像的清晰化处理

实现旋转运动模糊图像的仿真，采用matlab工具来实现。

运动模糊：由于相机和物体之间的相对运动造成的模糊，又称为动态模糊 Opencv+Python实现运动模糊，主要用到的函数是cv2.filter2D()： # coding: utf-8 import numpy as np import cv2 def motion_blur(image, degree=12, angle=45): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵， degree越大，模糊程度越高 M = cv2.getRotationMatrix2D((degree / 2, degree / 2), angle

针对高分辨率遥感卫星在大幅宽成像时，由于扫描速度提高而导致遥感图像产生运动模糊的问题，提出用长积分时间模糊图像和短积分时间无模糊图像联合去除运动模糊，获得高信噪比无模糊图像的解决方案。该方案利用低信噪比清晰图像中的细节信息来进行模糊核的估计，通过带增益控制的残差RL去卷积算法，极大地减小了振铃效应的影响；通过引入联合双边滤波器算法，有效地复原了图像的细节信息。最后通过实验分析证明该方案的良好效果。

matlab图像去模糊原始码CCPi规范化工具包（） 掌握 发展 Anaconda二进制文件 迭代图像重建（IIR）方法经常需要进行正则化，以确保收敛并使得逆问题很好地解决。 CCPi正则化工具包（CCPi-RGL）工具包提供了一组2D / 3D正则化策略，以确保IIR方法的更好性能（更高的SNR和分辨率）。 标量和矢量数据集的正则化模块基于该框架，并且可以与PDHG，Douglas-Rachford，ADMM，FISTA和一起使用。 CCPi-RGL的主要目标是，该工具包可用于图像去噪问题。 核心模块用C-OMP和CUDA语言编写，并提供了Matlab和Python的包装器。 先决条件： 或者 Python（经过测试的版本3.5 / 2.7）； 赛顿 C编译器 nvcc（CUDA SDK）编译器 套餐模块： 单通道（标量）： Rudin-Osher-Fatemi（ROF）总变化（显式PDE最小化方案） 2D / 3D CPU / GPU （参考资料1 ） 快速渐变投影（FGP）总变化量2D / 3D CPU / GPU （参考2 ） 斯普利特-布雷格曼（SB）Total Variat

科学计算方法：经典小项目2(图像去模糊).ppt

常用图像去模糊算法分析与对比.doc