如何用Python实现逆滤波和维纳滤波的示例代码？

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构建运动模糊模型+假设相机不动，图像f(x,y)在图像面上移动且图像f(x,y)除移动外不随时间变化。令x0(t)和y0(t)分别代表位移的x分量和y分量，那么在快速开启的时间T内，图像上某点“

构建运动模糊模型

现假定相机不动，图像f(x,y)在图像面上移动并且图像f(x,y)除移动外不随时间变化。令x0(t)和y0(t)分别代表位移的x分量和y分量，那么在快门开启的时间T内，胶片上某点的总曝光量是图像在移动过程中一系列相应像素的亮度对该点作用之总和。也就是说，运动模糊图像是由同一图像在产生距离延迟后与原图像想叠加而成。如果快门开启与关闭的时间忽略不计，则有：

由于各种运动都是匀速直线运动的叠加，因而我们只需考虑匀速直线运动即可。但由于我们自身水平有限，且旨在探讨找到实现运动模糊复原方法的思想与方向，因而我们未能自行构建模型，而是借鉴了参考文献[1]中建立的运动模糊模型。关于本模型的理论依据参见参考文献[1].

下面我们描述一下该模型函数motion_process(image_size,motion_angle)，它包含两个参数：图像的尺寸大小image_size以及运动的角度motion_angle。

例如，当运动位移为9、运动角度为45度时，则该模型函数的构建过程如下：

1. 首先是创建与图像同等大小的全0矩阵，然后找到全0矩阵的中心行数center_position，再计算出运动角度的tan值与cot值，算出运动的偏移量offset。