在OpenCV中，可以使用cv::GaussianBlur函數進行高斯濾波，從而實現圖像去模糊。為了提高算法的效率和減小計算量，可以調整高斯核的大小和標準差來優化算法的性能。一般來說，增大高斯核的大小可以提高去模糊效果，但也會增加計算量，所以需要找到一個平衡點。
另一種常用的去模糊算法是均值濾波，可以使用cv::blur函數實現。同樣地，調整濾波核的大小可以改變去模糊效果，但也會影響算法的性能。如果圖像中的噪聲較少，可以考慮使用較大的核來增加去模糊效果。
OpenCV還提供了一些快速模糊算法，如cv::fastNlMeansDenoising函數，可以在保持圖像質量的同時去除模糊效果。這些算法通常能夠更快速地處理大尺寸圖像，適用于實時應用場景。
總的來說，要優化OpenCV中的圖像去模糊算法，需要根據具體的應用場景和要求選擇合適的濾波算法和參數，以提高算法的效率和性能。同時，可以結合并行計算和GPU加速等技術來進一步提升去模糊算法的處理速度。
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