Раньше я думал, что размытие было одной из тех вещей, от которых невозможно было справиться в посте. Удивительно, но можно сделать размытое изображение до неузнаваемости:
![](https://i.stack.imgur.com/HvtfB.png)
и восстановить все исходную деталь , если вы знаете точную функцию размытия :
![](https://i.stack.imgur.com/daV8i.png)
Так почему бы не сделать это все время? Во-первых, вы никогда не знаете точную функцию размытия, поэтому вы не можете создать идеальный обратный фильтр, во-вторых, если у вас есть помехи на размытом изображении:
![](https://i.stack.imgur.com/VScHp.png)
это полностью смещает результат, поскольку обратный фильтр не может его воспроизвести:
![](https://i.stack.imgur.com/9whEO.png)
псевдообратные фильтры, такие как фильтр Винера, могут намного лучше справляться с шумом, но вы по-прежнему получаете звонкие артефакты, подобные следующим:
![](https://i.stack.imgur.com/PPtoV.png)
image (c) MathWorks, подробнее см. http://uk.mathworks.com/help/images/examples/deblurring-images-using-a-wiener-filter.html
Это небольшое отступление, но оно показывает, что удаление пятен, по крайней мере, возможно в принципе . Существуют некоторые очень умные алгоритмы, которые превосходят фильтр Винера с помощью угадывания того, на что были похожи части исходного изображения, для оценки и реверсирования функции размытия на основе статистических вероятностей различных существующих моделей освещения. 1052 *
Есть несколько плагинов Photoshop, которые предлагают удаление изображений с помощью таких продвинутых методов, вы можете взглянуть на следующее (которые предлагают бесплатные пробные версии)
Результаты никогда не бывают идеальными, но для незаменимых снимков это лучше, чем ничего!