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运动模糊图像还原算法的设计及在智能手机研发系统上的实现的中期报告
设计背景：
随着智能手机的普及，人们越来越需要在相机中获取高质量的照片。然而，由于拍摄环境的不确定性，许多拍摄的照片会因为手持手机时的抖动而产生运动模糊。为了解决这一问题，需要开发一种算法，即运动模糊图像还原算法，对运动模糊照片进行修复，提高照片的质量。
设计目的：
本次设计的目的是在智能手机研发系统中实现运动模糊图像还原算法，提高智能手机相机的照片质量。
设计方案：
本次设计采用以下方案：
1. 预处理：运用Fast Fourier Transform (FFT)对模糊照片进行频域分析，得到模糊核。
2. 还原：将模糊核与观察到的运动轨迹进行卷积，得到最终的还原图像。
3. 优化：对还原图像进行锐化和去噪处理，提高还原图像的质量。
设计流程：
1. 获取模糊照片。
2. 运用FFT算法进行频域分析，得到模糊核。
3. 对运动轨迹进行运动模糊估计，并与模糊核进行卷积，得到还原图像。
4. 对还原图像进行去噪和锐化处理。
5. 输出还原后的图像。
设计实现：
1. 获取模糊照片：在手机相机中获取含有运动模糊的照片。
2. 进行FFT变换：使用Python语言的NumPy库，将模糊照片经过FFT变换后，得到频域图像，进而得到模糊核。
3. 进行运动模糊估计：计算运动方向和模糊程度，获取运动轨迹。
4. 卷积运动轨迹和模糊核：使用NumPy库中的卷积函数convolve()对两者进行卷积，得到还原图像。
5. 进行去噪处理：采用OpenCV库的高斯滤波、中值滤波等降噪算法，对还原图像进行去噪处理。
6. 进行锐化处理：通过图形学方法，使用OpenCV库的滤波器加强图像锐度。
7. 输出还原后的图像：将还原后的图像输出到手机相册中。
设计效果：
通过该算法对模糊照片进行修复，可以明显提高照片的质量。修复后的照片清晰度更高，细节更加清晰。
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