舰船在航海中拍摄的视频图像可以广泛应用于船员的人脸识别、表情识别、疲劳检测、舰船安检工作等。图像质量的好坏关系到整个图像处理系统的性能,一幅清晰的图像是这些应用的前提。但在传感器成像过程中,记录介质积分时间内拍摄目标和摄像机之间的相对运动会造成图像的模糊,给后续的图像处理和分析带来一定的困难。运动模糊的恢复算法研究大部分是针对全局模糊图像的,而有一些时候图像会出现局部模糊的情况,这时需要针对局部模
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2023-10-19 09:04:59
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# 运动模糊复原的实现指南
在数字图像处理中，运动模糊是一种常见的现象，通常是由于相机移动或物体快速移动而导致的。在本篇文章中，我们将探讨如何在Python中实现运动模糊的复原。以下是我们将要经历的基本流程：
## 流程概览
首先，我们先来了解一下整个实现过程的步骤。下表展示了实现运动模糊复原的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的
最近需要处理运动模糊图像，查阅了资料发现维纳滤波是个不错的方法，于是借鉴了高人的一些资料，比如：论坛：代码：首先非常感谢这位高人的分享！代码我运行了下发现，有几个问题需要解决：第一，图像的模糊距离跟模糊角度需要自己使用其他合适的方法去估计；第二，经过测试，当模糊角度为锐角时，此代码完全可行，当模糊角度为其他数值时，会有内存错误，我试着看懂如何根据模糊大小和模糊角度去得到点扩散函数，惭愧的很，最
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2024-01-07 18:45:34
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运动模糊图像复原研究的整体思路主要是用matlab中的 imfilter（）函数对图像进行线性空间滤波，产生运动模糊图像，建立退化模型 → 通过radon变换来获取模糊参数，即点扩散函数PSF → 最后由估计得出的PSF再用维纳滤波对图像进行复原。由仿真实验得知，在已知PSF的情况下使用自相关函数的维纳滤波法对图像进行复原可以获得较好的
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2024-01-28 11:58:41
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# 运动模糊图像复原 Python 实现指南
在图像处理领域，运动模糊是一个常见的现象，通常由于在拍摄时相机的移动或物体的快速运动而导致图像变得模糊。为了解决这个问题，我们可以使用 Python 来实现简单的运动模糊图像复原。本文将会带你逐步完成这个任务。
## 整体流程概述
首先，我们需要明确整个复原过程中的各个步骤。下面是整个项目的流程概述：
| 步骤 | 描述
# 图像复原运动模糊 Python 实现教程
## 一、引言
运动模糊是图像处理中的一个重要问题，通常在拍摄照片时，由于相机的移动或对象的运动，会导致图像模糊。在这篇文章中，我们将使用 Python 来实现图像复原运动模糊的功能。接下来，我将为你详细介绍实现的流程，并为每一个步骤提供需要的代码和解释。
## 二、整体流程
首先，让我们梳理一下完成图像复原运动模糊的步骤，并以表格和流程图的形
维纳滤波—deconvwnr函数利用维纳滤波器来对图像模糊修复function image_restoration_deconvwnr()
%Read image
I = im2double(imread('lena.tif'));
I=rgb2gray(I);
figure,subplot(2,3,1),imshow(I);
title('Original
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2023-12-27 12:16:59
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前言1.什么是运动模糊在用摄像机获取景物图像时，如果在相机曝光期间景物和摄像机之间存在相对运动，例如用照相机拍摄快速运动的物体，或者从行驶中的汽车上拍摄外面静止不动的景物时，拍得的照片都可能存在模糊的现象，这种由于相对运动造成图像模糊现象就是运动模糊。2.运动模糊的图形修复的重要性运动模糊在我们生活中很常见，例如在高速行驶的火车和汽车中拍摄窗外景色，拍摄高速运动的物体，等都有可能出现这种现象。因此
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2024-07-12 17:30:38
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MATLAB在图像复原中的应用研究摘 要：图像复原是图象处理的一个重要课题。图像复原也称图象恢复，是图象处理中的一大类技术。它的主要目的是改善给定的图像质量。当给定了一幅退化了的或者受到噪声污染了的图像后，利用退化现象的某种先验知识来重建或恢复原有图像是复原处理的基本过程。可能的退化有光学系统中的衍射，传感器非线性畸变，光学系统的像差，摄影胶片的非线性，大气湍流的扰动效应，图像运动造成的模糊及几何
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2024-08-27 08:20:48
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当用相机拍摄快速运动的物体,或者从行驶中的汽车上拍摄外面静止不动的景物时,拍得的照片有模糊现象,这种由于相机和被拍摄对象之间的相对运动造成图象模糊的现象叫运动模糊现象。这种模糊大多是由于相机与景物的相对移动而导致同一时刻不同景物点在CCD的同一点同时曝光而造成的。运动模糊现象在数字图象处理实践中经常会遇到,本文将要研究的运动模糊图像恢复,是针对匀速直线运动引起的图像模糊进行复原。图像恢复操作的数据
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2023-10-21 08:12:33
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数字图像处理-MATLAB》运动模糊图像复原图像复原技术的应用 一方面，对地面上的成像系统来说，由于受到射线及大气的影响，会造成图像的退化;另一方面，在太空中的成像系统，由于宇宙飞船的速度远远快于相机快门的速度，从而造成了运动模糊; 航空成像领域： 无人机、预警机、侦察机的成像侦察；巡航导弹地形识别，侧视雷达的地形侦察等； 交通智能监控领域：电子眼(车速超过60km/小时)； 公安领域： 指纹自动
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2023-11-06 22:51:34
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对运动模糊或散焦模糊图像进行图像复原的研究在计算机视觉领域越来越重要，本文将详细描述如何使用 Python 来解决这一问题，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和安全加固等方面。
## 环境预检
在开始之前，我对硬件环境进行了预检，确保适合图像处理的需求。以下是我的分析结果：
### 四象限图+兼容性分析
```mermaid
quadrantChart
title
# Java实现运动模糊图片的复原
在数字图像处理领域，复原运动模糊照片是一个具有挑战性的任务。本文旨在指导初学者了解如何在Java中实现这一功能。我们将分步骤进行，确保您能掌握每一部分的内容。
## 实现流程
在开始实现之前，我们首先定义实现的流程。下表展示了我们需要进行的步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述
图像退化图像退化的因素各种各样，但最主要的就是在得到图像，传送过程和保存的时候导致的，还有由于形成图像系统的不同、想要拍的物体和相机之间的相对运动，一些空气媒介等等都会让图像变得模糊不清楚、混入噪声、照片对比度也有所降低等种种现象。当下，通常见到的退化图像一般是运动的模糊类型、高斯噪声的模糊类型和离焦的模糊类型，有时还有多种模糊混合在一块的情况。而且因为噪声一般都会存在于各种情况当中，因此模糊的图
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2024-02-04 15:32:04
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# 使用 Python 实现运动模糊的完整指南
在图像处理领域，运动模糊是一种有趣的效果，它模拟了在拍照时物体运动的模糊效果。在本教程中，我们将从零开始学习如何在 Python 中实现运动模糊。下面是我们要遵循的步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------|
| 1 | 导入必要的库
论文##开源代码# Detecting Line Segments in Motion-blurred Images with Events论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.07365作者单位：武汉大学开源代码：https://levenberg.github.io/FE-LSD/使线段检测器在运动模糊下更可靠是视觉 SLAM 和 3D 重建等实际应用中最重要的挑战之
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2023-11-04 18:43:58
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Unity Shader 学习笔记（23） 运动模糊参考书籍：《Unity Shader 入门精要》运动模糊两种常见方法：积累缓存（accumulation buffer），混合连续多张图像。即需要同一帧里渲染多次场景，性能消耗较大。速度缓存（velocity buffer），存储各个像素当前移动速度，利用该值判断模糊方向和大小，但曲线运动较大时会出现错误。积累缓存保持之前渲染结果不断叠加混合，模
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2024-01-27 19:38:02
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今天说一下运动模糊的制作好了，我采用的引擎是ogre+ode，已经有人把ogreode做好了，而且还做了一个汽车可以在里面跑，可是那个汽车竟然没有运动模糊，而且那个汽车跑的也实在太慢了，我看来要想办法加入点东西才行。先说下运动模糊的原理，其实我也是边看边说，呵呵，先说一下最基础的运动模糊，就是dx里面那个例子的。首先，运动模糊属于全屏特效，所以肯定要创建一个和屏幕大小一样的渲染目标。然后，再创建二
# 失焦模糊复原 Python 教程
在图像处理领域，失焦模糊复原是一个颇具挑战性的任务。它的目标是从模糊图像中恢复出清晰图像。在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 Python 来实现失焦模糊复原。以下是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的库 |
| 2 | 读取模糊图像 |
| 3 | 使用傅里
利用ros控制gazebo节点一、 目标 如下图1是我在gazebo里弄的两个关节，和他们之间的节点，此次实践目标是用python程序，控制节点运行。如图2所示。 图1 图2二、 步骤1. model.urdf文件配置红色蓝色两根关节就不讲了，可以看看urdf文件，主要关注gazebo插件配置部分 图3 a. joint部分 主要是配置关节的属性，比如关节连接点，旋转轴和旋转方式，具体配置看下图b
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2023-10-14 10:48:08
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