在OpenCV中，可以使用cv::GaussianBlur函数进行高斯滤波，从而实现图像去模糊。为了提高算法的效率和减小计算量，可以调整高斯核的大小和标准差来优化算法的性能。一般来说，增大高斯核的大小可以提高去模糊效果，但也会增加计算量，所以需要找到一个平衡点。
另一种常用的去模糊算法是均值滤波，可以使用cv::blur函数实现。同样地，调整滤波核的大小可以改变去模糊效果，但也会影响算法的性能。如果图像中的噪声较少，可以考虑使用较大的核来增加去模糊效果。
OpenCV还提供了一些快速模糊算法，如cv::fastNlMeansDenoising函数，可以在保持图像质量的同时去除模糊效果。这些算法通常能够更快速地处理大尺寸图像，适用于实时应用场景。
总的来说，要优化OpenCV中的图像去模糊算法，需要根据具体的应用场景和要求选择合适的滤波算法和参数，以提高算法的效率和性能。同时，可以结合并行计算和GPU加速等技术来进一步提升去模糊算法的处理速度。
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