1.主要内容和目标
本文讲述如何运用代码来将迷糊图像进行复原，以达到清晰图像以及细节增强的目的。
首先呈现了前后对比图，左图为模糊原图，右图为复原图像。
（不只是用在二值图像）
2.代码讲述
```python def multiScaleSharpen(img ,radius): h,w,chan = img.shape GaussBlue1 = np.zeros(img.shape,dtype = uint8)#创建mask GaussBlue2 = np.zeros(img.shape, dtype=uint8) GaussBlue3 = np.zeros(img.shape, dtype=uint8) Dest_float_img = np.zeros(img.shape, dtype=float32) Dest_img = np.zeros(img.shape, dtype=uint8) w1 = xx#权重选择 w2 =xx w3 = xx GaussBlue1 = cv2.GaussianBlur(img,(radius,radius),x)#高斯模糊 GaussBlue2 = cv2.GaussianBlur(img,(radius*x,radius*x),x) GaussBlue3 = cv2.GaussianBlur(img,(radius*x,radius*x),x) for i in range(0,h):#遍历图像 for j in range(0,w): for k in range(0,chan): Src = img.item(i,j,k) D1 = Src-GaussBlue1.item(i,j,k) D2 = GaussBlue1.item(i,j,k) - xxx xxxx=xxx+xxxx Dest_img=xxxx return Dest_img if __name__ == '__main__': img = cv2.imread('C:\\Users\\AIR\\Desktop\\a\\imwrite\\11.png',1) #img = cv2.imread("128.jpg") h,w,d=img.shape multiScaleSharpen_out = np.zeros((h,w,d), dtype=uint8) multiScaleSharpen_out = multiScaleSharpen(img,5)#jishu multiScaleSharpen_out1 = np.zeros((h,w,d), dtype=uint8) multiScaleSharpen_out1 = multiScaleSharpen(img,11)#jishu cv2.imwrite('C:\\Users\\AIR\\Desktop\\a\\imwrite\\12.png',multiScaleSharpen_out) cv2.imshow('src',img) cv2.imshow('dst_5',multiScaleSharpen_out) cv2.imshow('dst_11',multiScaleSharpen_out1)
上述细节增强和模糊复原有一定去雾功效。 根据此模板，利用加权高斯滤波，将完成模糊图像复原。可以将论文中的模糊图像复原，完成毕业设计用。
