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:

и восстановить все исходные детали, если вы знаете точную функцию размытия :

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:

это полностью сместит результат, поскольку обратный фильтр не может его воспроизвести:

псевдообратные фильтры, такие как фильтр Винера, могут намного лучше справляться с шумом, но вы по-прежнему получаете звонкие артефакты, подобные следующим:

изображение (c) MathWorks, см. http://uk.mathworks.com/help/images/examples/deblurring-images-using-a-wiener-filter.html для получения более подробной информации.
Это немного отклонение от темы, но оно показывает, что удаление пятен, по крайней мере, возможно в принципе . Есть несколько очень умных алгоритмов, которые превосходят фильтр Винера, угадывая, как выглядели части исходного изображения, чтобы оценить и обратить вспять функцию размытия, основываясь на статистической вероятности существования различных световых паттернов.
Есть некоторые плагины 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!