使用计算机视觉修复模糊图像涉及通过减少或反转模糊效果来增强图像清晰度的技术。模糊通常源于运动、散焦或传感器噪声等因素，解决模糊需要数学模型或机器学习来估计和校正图像质量的退化。这个过程通常始于识别模糊的类型（例如，高斯模糊、运动模糊或镜头散焦），并应用专门设计的算法来反转其对像素数据的影响。
一种常见方法是反卷积（deconvolution），它使用已知或估计的点扩散函数（PSF）来描述图像是如何退化的，从而反转模糊过程。例如，维纳滤波（Wiener filter）是一种经典方法，它在反转模糊的同时最小化噪声，但这需要事先了解 PSF 和噪声特性。盲反卷积算法（Blind deconvolution），例如 OpenCV 的 deconvolution 模块中的算法，可以从模糊图像中自动估计 PSF。另一种技术是使用深度学习模型，例如在成对的模糊图像和清晰图像上训练的卷积神经网络（CNN）。像 DeblurGAN 或 SRCNN（超分辨率 CNN）这样的模型通过在训练期间优化像素级重建损失，学习将模糊输入映射到清晰输出。
开发人员可以使用 OpenCV、TensorFlow 或 PyTorch 等库来实现这些方法。例如，OpenCV 提供了诸如 cv2.fastNlMeansDenoising 等函数用于降噪（模糊通常伴随噪声），以及 cv2.deconvolve 用于基本反卷积。对于基于机器学习的方法，可以使用 PyTorch Lightning 等框架在自定义数据集上微调 DeblurGAN-v2 等预训练模型。实际工作流程可能包括预处理图像（例如，为提高效率转换为灰度）、应用去模糊算法，以及后处理以增强边缘或对比度。使用样本图像（例如，运动模糊的文本或散焦的人脸）进行测试有助于验证所选方法的有效性。虽然没有解决方案能保证完美恢复，但结合使用这些技术可以显著提高图像清晰度，从而有利于后续任务，如 OCR 或目标检测。