基于配对清晰模糊图像的PSF核类型与尺寸估算问题

首先给出明确结论：你可以直接通过已得到的PSF结果反推所用模糊核的类型和尺寸，具体判断逻辑如下：

• 可行性基础：图像模糊过程的频域数学关系为 FFT(模糊图像) = FFT(清晰图像) * FFT(模糊核)，你通过频域除法+逆FFT计算得到的空域结果就是实际使用的模糊核，只要配对的清晰、模糊图像对齐精度足够、图像本身噪声较低，该PSF结果的可信度很高。
• 模糊核类型判断：直接观察PSF的空域形态即可：
  • 若为均匀高亮的圆形/方形块，对应均值模糊
  • 若为中心最亮、向四周平滑衰减的类钟形形态，对应高斯模糊
  • 若为带固定方向的条状高亮区域，对应运动模糊
  • 若为多个离散的高亮小点，对应重影类模糊
• 模糊核尺寸计算：先对PSF做阈值截断（可取值为PSF最大灰度值的5%~10%，低于阈值的区域判定为背景噪声），统计剩余高亮区域的外接矩形宽高，或者外接圆直径，就是模糊核的实际尺寸。

你当前所用的计算代码可以做一点小优化，避免频域除零或者噪声放大问题，优化后代码如下：

fftorg = np.fft.fft2(img1)
fftblur = np.fft.fft2(img2)
# 加极小正则项避免除零，减少PSF噪声
psffft = fftblur / (fftorg + 1e-8)
psfifft = np.fft.ifftshift(np.fft.ifft2(psffft))
plt.imshow(abs(psfifft), cmap='gray')

你运行代码得到的PSF效果图如下：

补充提示：如果你的PSF结果噪点较多，也可以先对原始的清晰、模糊图像做小幅高斯平滑预处理后再计算PSF，结果会更干净。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Minnie