今天小编就为大家分享一篇关于Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

针对任意方向的直线运动模糊图像，说明只能直接在运动方向上得到运动参数，从而设置二维点扩展函数（point spread function，PSF）。在此基础上，应用倒频谱分析法给出了PSF参数估计的方法。实验表明，该方法在模糊为任意方向且模糊范围介于5～55像素时对参数的估计误差较小，能保证较好的恢复质量；当模糊范围超出该范围时，估计误差急剧加大，估计值不可信，无法保证恢复质量。

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

目前最好的自适应消除相机抖动引起的运动模糊的算法,通过盲卷积实现，matlab代码

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。

运动模糊图像复原算法研究.pdf

运动模糊图像恢复算法的研究.pdf

运动模糊图像恢复算法的研究与实现.pdf

图像去运动模糊算法研究与实现.pdf