圖像模糊處理系統供應常用解決方案 濟南神博有限公司

雖然很多模糊圖像的處理方法在實際應用中取得了很好的效果，但是當前仍然有一些因素制約著模糊圖像處理的進一步發展。下面就由神博為大家簡單講解一下。

算法的高度針對性 　　

絕大部分的模糊圖像處理算法只適用于特定圖像，而算法本身無法智能決定某個算法模塊的開啟還是關閉。造成圖像模糊的原因有很多，且不同原因導致的模糊圖像需要不同的方法來進行處理。舉例來說，對于有霧的圖像，“去霧算法”可以取得很好的處理效果，但是作用于正常圖像，反而導致圖像效果下降，“去霧算法”模塊的打開或者關閉需要人工介入。

現有的監控系統主要目標為宏觀場景的監視，一個攝像機，覆蓋一個很大的范圍，導致畫面中目標太小，人眼很難直接辨認。這類由于欠采樣導致的模糊占很大比例，對于由欠采樣導致的模糊需要使用超分辨率重構的方法。下面就由神博為大家講一講吧。

圖像超分辨率重構 　　

序列圖像的超分辨率復原主要分為頻域法和空域法兩大類，頻域方法的優點是:理論簡單,運算復雜度低，缺點是：只局限于全局平移運動和線性空間不變降質模型，包含空域先驗知識的能力有限。但是用模糊圖像處理技術就能在幾秒鐘的時間內完成對圖像的處理，而且圖像的處理效果較好。空域方法所采用的觀測模型涉及全局和局部運動、空間可變模糊點擴散函數、非理想亞采樣等，而且具有很強的包含空域先驗約束的能力。常用的空域法有非均勻插值法、迭代反投影方法(IBP)、凸集投影法(POCS)、大后驗估計法(MAP)、大似然估計法(ML)、濾波器法等，其中，MAP和POCS二方法研究較多，發展空間很大。

雖然模糊圖像處理算法已經取得了非常廣泛的應用，但是圖像算法畢竟有局限性，不能將所有問題都寄希望于圖像算法，對于不同種類的模糊問題，要區別對待。下面就由神博為大家講一講吧。

對于由鏡頭離焦、灰塵遮擋、線路老化、攝像機故障等造成的模糊或者圖像質量下降，在視頻診斷系統的幫助下，一定要及時維修，從源頭上解決問題。因為這些帶外分量在后續的處理中會引起混疊效應，產生無意義的高頻分量，而編碼器還得對它們進行編碼，浪費不少寶貴的編碼比特。對于低光照等優先選擇日夜兩用型高感光度攝像機，對于雨霧、運動和欠采樣等造成的圖像質量下降，可以借助于“視頻增強服務器”包含的各種模糊圖像處理算法來提升圖像質量。