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模糊图像处理

在传统图像处理中，OpenCV 可以通过 去模糊（Deblurring） 或 锐化（Sharpening） 技术让模糊图像变得更清晰。常用的方法包括：

1. 反卷积（Wiener 滤波） - 适用于已知模糊核（如运动模糊）的情况。
2. 非锐化掩码（Unsharp Masking） - 增强边缘对比度。
3. 拉普拉斯锐化（Laplacian Sharpening） - 突出高频细节。
4. 边缘增强滤波器（如 Sobel、Scharr） - 强化边缘信息。

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方法 1：Wiener 反卷积（已知模糊核）

适用于已知模糊类型（如运动模糊、高斯模糊）的情况。

import cv2
import numpy as npdef wiener_deblur(image_path, kernel_size=(5, 5), snr=1000):# 读取图像（转为灰度图）img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)if img is None:raise FileNotFoundError(f"Image not found: {image_path}")# 模拟模糊核（这里用高斯模糊核，实际应用需根据真实模糊调整）blur_kernel = np.ones(kernel_size, np.float32) / (kernel_size[0] * kernel_size[1])blurred = cv2.filter2D(img, -1, blur_kernel)# Wiener 反卷积去模糊deblurred = cv2.deconvolve(blurred, blur_kernel, snr)[0]deblurred = np.clip(deblurred, 0, 255).astype(np.uint8)  # 限制像素范围# 显示结果cv2.imshow("Original", img)cv2.imshow("Blurred", blurred)cv2.imshow("Deblurred (Wiener)", deblurred)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 使用示例
wiener_deblur("C:/Users/longc/Desktop/60000_8/source.jpg", kernel_size=(15, 15), snr=1000)

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方法 2：非锐化掩码（Unsharp Masking）

通过增强高频细节来锐化图像。

import cv2def unsharp_mask(image_path, kernel_size=(5, 5), alpha=1.5):img = cv2.imread(image_path)if img is None:raise FileNotFoundError(f"Image not found: {image_path}")# 高斯模糊blurred = cv2.GaussianBlur(img, kernel_size, 0)# 非锐化掩码：原图 - 模糊图 + 原图sharpened = cv2.addWeighted(img, 1 + alpha, blurred, -alpha, 0)cv2.imshow("Original", img)cv2.imshow("Sharpened (Unsharp Mask)", sharpened)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 使用示例
unsharp_mask("C:/Users/longc/Desktop/60000_8/source.jpg", alpha=1.5)

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方法 3：拉普拉斯锐化（Laplacian Sharpening）

通过拉普拉斯算子增强边缘。

import cv2def laplacian_sharpen(image_path, ksize=3, scale=1):img = cv2.imread(image_path)if img is None:raise FileNotFoundError(f"Image not found: {image_path}")# 拉普拉斯算子laplacian = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F, ksize=ksize)sharpened = img - scale * laplaciansharpened = np.clip(sharpened, 0, 255).astype(np.uint8)cv2.imshow("Original", img)cv2.imshow("Sharpened (Laplacian)", sharpened)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 使用示例
laplacian_sharpen("C:/Users/longc/Desktop/60000_8/source.jpg", scale=0.5)

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方法 4：边缘增强（Sobel 滤波器）

通过 Sobel 算子增强边缘。

import cv2
import numpy as npdef sobel_edge_sharpen(image_path, ksize=3):img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)if img is None:raise FileNotFoundError(f"Image not found: {image_path}")# Sobel 边缘检测sobel_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=ksize)sobel_y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=ksize)edges = cv2.magnitude(sobel_x, sobel_y)# 增强边缘sharpened = cv2.addWeighted(img, 1.0, edges.astype(np.uint8), 0.5, 0)cv2.imshow("Original", img)cv2.imshow("Sharpened (Sobel Edge)", sharpened)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 使用示例
sobel_edge_sharpen("C:/Users/longc/Desktop/60000_8/source.jpg")

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总结

方法	适用场景	优点	缺点
Wiener 反卷积	已知模糊核（如运动模糊）	去模糊效果好	需估计模糊核
非锐化掩码	轻微模糊	计算快	可能引入噪声
拉普拉斯锐化	增强边缘	简单高效	可能放大噪声
Sobel 边缘增强	强化边缘	适用于低对比度图像	可能过度锐化

推荐流程：

1. 先尝试 非锐化掩码（unsharp_mask），调整 alpha 参数。
2. 如果模糊较严重，尝试 Wiener 反卷积（需估计模糊核）。
3. 如果图像边缘较弱，用 拉普拉斯锐化 或 Sobel 边缘增强。
   综合下来感觉*拉普拉斯锐化的效果最好

图像对比度增强的算法

在传统图像处理中，OpenCV 可以通过多种方法增强图像对比度，以下是几种常用算法及具体实现代码：

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方法 1：直方图均衡化（Histogram Equalization）

原理：拉伸像素分布，增强全局对比度。
适用场景：整体偏暗或偏亮的图像。

import cv2def histogram_equalization(image_path):img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 读取为灰度图if img is None:raise FileNotFoundError(f"Image not found: {image_path}")# 全局直方图均衡化equalized = cv2.equalizeHist(img)# 显示结果cv2.imshow("Original", img)cv2.imshow("Equalized (Global)", equalized)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 使用示例
histogram_equalization("C:/Users/longc/Desktop/60000_8/source.jpg")

改进版（CLAHE）：
限制局部对比度过度增强，避免噪声放大。

def clahe_enhancement(image_path, clip_limit=2.0, grid_size=(8, 8)):img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)if img is None:raise FileNotFoundError(f"Image not found: {image_path}")# CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clip_limit, tileGridSize=grid_size)equalized = clahe.apply(img)cv2.imshow("Original", img)cv2.imshow("Equalized (CLAHE)", equalized)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 使用示例
clahe_enhancement("C:/Users/longc/Desktop/60000_8/source.jpg", clip_limit=2.0)

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方法 2：伽马校正（Gamma Correction）

原理：调整像素的非线性映射，增强暗部或亮部细节。
适用场景：低对比度或光照不均的图像。

import cv2
import numpy as npdef gamma_correction(image_path, gamma=1.5):img = cv2.imread(image_path)if img is None:raise FileNotFoundError(f"Image not found: {image_path}")# 归一化并应用伽马校正normalized = img / 255.0corrected = np.power(normalized, gamma) * 255.0corrected = corrected.astype(np.uint8)cv2.imshow("Original", img)cv2.imshow(f"Gamma Corrected (γ={gamma})", corrected)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 使用示例（γ>1提亮暗部，γ<1抑制亮部）
gamma_correction("C:/Users/longc/Desktop/60000_8/source.jpg", gamma=1.5)

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方法 3：对比度拉伸（Contrast Stretching）

原理：线性拉伸像素范围到[0, 255]。
适用场景：像素集中在狭窄区间的图像。

import cv2
import numpy as npdef contrast_stretching(image_path):img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)if img is None:raise FileNotFoundError(f"Image not found: {image_path}")# 计算当前像素范围min_val = np.min(img)max_val = np.max(img)# 线性拉伸stretched = ((img - min_val) / (max_val - min_val)) * 255stretched = stretched.astype(np.uint8)cv2.imshow("Original", img)cv2.imshow("Contrast Stretched", stretched)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 使用示例
contrast_stretching("C:/Users/longc/Desktop/60000_8/source.jpg")

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方法 4：S形曲线调整（S-Curve Adjustment）

原理：通过S形曲线增强中间调对比度。
适用场景：需要同时增强暗部和亮部细节。

import cv2
import numpy as npdef s_curve_adjustment(image_path, alpha=1.5):img = cv2.imread(image_path)if img is None:raise FileNotFoundError(f"Image not found: {image_path}")# 归一化并应用S形曲线normalized = img / 255.0adjusted = 1 / (1 + np.exp(-alpha * (normalized - 0.5)))  # Sigmoid函数adjusted = (adjusted * 255).astype(np.uint8)cv2.imshow("Original", img)cv2.imshow(f"S-Curve Adjusted (α={alpha})", adjusted)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 使用示例
s_curve_adjustment("C:/Users/longc/Desktop/60000_8/source.jpg", alpha=5.0)

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方法 5：局部对比度增强（Local Contrast Enhancement）

原理：通过局部均值和标准差调整对比度。
适用场景：需要增强纹理细节的图像。

import cv2
import numpy as npdef local_contrast_enhancement(image_path, block_size=8, c=10):img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)if img is None:raise FileNotFoundError(f"Image not found: {image_path}")# 计算局部均值和标准差mean = cv2.blur(img, (block_size, block_size))stddev = cv2.blur(img**2, (block_size, block_size))stddev = np.sqrt(stddev - mean**2)# 调整对比度enhanced = (img - mean) * (c / stddev) + meanenhanced = np.clip(enhanced, 0, 255).astype(np.uint8)cv2.imshow("Original", img)cv2.imshow("Local Contrast Enhanced", enhanced)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 使用示例
local_contrast_enhancement("C:/Users/longc/Desktop/60000_8/source.jpg", block_size=8, c=20)

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方法对比总结

方法	优点	缺点	适用场景
直方图均衡化	全局对比度提升明显	可能放大噪声	整体偏暗/亮的图像
CLAHE	避免局部过增强	参数需调优	光照不均的图像
伽马校正	可针对性增强暗部或亮部	需手动选择γ值	低对比度图像
对比度拉伸	简单直接	对极端值敏感	像素分布狭窄的图像
S形曲线	同时增强暗部和亮部	计算稍复杂	需要平衡对比度的图像
局部对比度增强	增强纹理细节	可能引入块效应	富含纹理的图像

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完整代码示例（整合所有方法）

import cv2
import numpy as npdef enhance_contrast(image_path):img = cv2.imread(image_path)if img is None:raise FileNotFoundError(f"Image not found: {image_path}")# 方法1：直方图均衡化（灰度图）gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)equalized = cv2.equalizeHist(gray)# 方法2：CLAHEclahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))clahe_img = clahe.apply(gray)# 方法3：伽马校正（彩色图）gamma = 1.5gamma_corrected = np.power(img / 255.0, gamma) * 255.0gamma_corrected = gamma_corrected.astype(np.uint8)# 显示所有结果cv2.imshow("Original", img)cv2.imshow("Histogram Equalized", equalized)cv2.imshow("CLAHE", clahe_img)cv2.imshow(f"Gamma (γ={gamma})", gamma_corrected)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 运行示例
enhance_contrast("C:/Users/longc/Desktop/60000_8/source.jpg")

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如何选择最佳方法？

1. 整体偏暗/亮 → 直方图均衡化或CLAHE
2. 局部光照不均 → CLAHE
3. 暗部细节丢失 → 伽马校正（γ>1）
4. 需要锐化边缘 → 结合对比度增强和锐化算法（如Unsharp Mask）

运行前确保安装OpenCV：

pip install opencv-python numpy