圖像模糊處理系統(tǒng)功能高性價比的選擇「神博」

在視頻偵1查過程中，對監(jiān)控視頻進行調(diào)取分析是為了獲得有利于偵1查破案的線索和證據(jù)，但是有時候視頻或是監(jiān)控效果并不是很好，這時候就需要模糊圖像處理系統(tǒng)來處理，下面就由神博來簡單講一講吧。

  隨著信息化和計算機圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，人們安全意識的提高，實時視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)逐步成為人們生活中不可或缺的一部分，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在生產(chǎn)、交通、社會安全等方面。接著，我們從頭實現(xiàn)了一個Java版本的高斯模糊算法，以及實現(xiàn)Renderscript版本。但是受惡劣天氣（霧、雨、風(fēng)、光等）條件和監(jiān)控系統(tǒng)自身技術(shù)條件的限制，視頻圖像往往達不到理想的效果。在這些條件的影響下，圖像會出現(xiàn)退化、模糊不清，進而導(dǎo)致對識別、取證、事件分析等操作造成困難而導(dǎo)致系統(tǒng)無法正常應(yīng)用。因此，模糊圖像處理技術(shù)的研究和應(yīng)用在安防領(lǐng)域就有了很重要的意義。

圖像模糊的原理，是一種像素的平滑化，通過對圖像中的像素值進行平均處理，讓這些像素值越來越來接近，來達到一種人盡量無法辨識出這些像素點的差別，從來產(chǎn)生模糊的效果。下面就由神博為大家講一講模糊圖像處理。

基本原理：

點擴散函數(shù)PSF主要有兩個重要參數(shù)：（1）模糊方向；（2）模糊尺度。在編碼前對圖像進行預(yù)處理，控制輸入到編碼器的視頻數(shù)據(jù)量，從而來間接控制編碼器輸出的碼率。本次主要是針對一個參數(shù)----模糊方向的估計進行了研究。運動模糊方向是指運動方向與水平方向的夾角，由文獻得知運動模糊主要是降低了運動方向的高頻成分，而對其他方向的高頻成分影響較小。常見的辨識方法有頻域法和倒譜法，wym 兩種方法都試過，仿1真實驗結(jié)果表兩種方法各有好處。

模糊圖像特殊處理在一般工作生活中用的比較少，下面就由神博將重點介紹模糊圖像特殊處理，也是重要的處理技術(shù)，神博為大家講一講吧。

圖像去噪聲

圖像去噪聲是建立在數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上的，目前常用的數(shù)學(xué)模型有兩種，即加性噪聲模型和乘性噪聲模型。加性噪聲模型是把觀測圖像看成是由清晰圖像加上噪聲得到的；乘性噪聲模型把觀測圖像看成由清晰圖像乘以噪聲得到的。其中，的模型是加性噪聲模型。

無論是哪種數(shù)學(xué)模型，其原理基本相同，即假設(shè)清晰圖像和噪聲具有一定的先驗條件，其中噪聲的先驗?zāi)Ｐ洼^為簡單，一般被認(rèn)為是高斯白噪聲或是滿足特定形式分布的隨機噪聲，個別情況下考慮特殊的噪聲。在這些條件的影響下，圖像會出現(xiàn)退化、模糊不清，進而導(dǎo)致對識別、取證、事件分析等操作造成困難而導(dǎo)致系統(tǒng)無法正常應(yīng)用。與噪聲的先驗?zāi)Ｐ拖啾龋逦鷪D像的先驗?zāi)Ｐ蛣t相對復(fù)雜。隨著人們對圖像去噪聲的深入研究，目前人們已經(jīng)建立了多種噪聲模型和清晰圖像模型。而模糊圖像去噪聲的算法實際上就是不同的噪聲模型和清晰圖像模型相組合，加上不同的求解方法，就構(gòu)成了形形色1色的去噪聲算法。由于噪聲模型和清晰圖像模型數(shù)量多，因此去噪聲算法也有很多算法，但是目前常用的算法有濾波技術(shù)、小波域算法、空間域算法、基于訓(xùn)練的算法、時空結(jié)合的算法

濟南神博信息技術(shù)有限公司是專業(yè)從事國際視頻圖像智能分析處理技術(shù)、模式識別技術(shù)、數(shù)學(xué)模型、智能識別終端、計算機軟硬件等嵌入式軟件與相應(yīng)安檢產(chǎn)品、刑偵產(chǎn)品、行業(yè)產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售與服務(wù)，下面就由模糊圖像處理系統(tǒng)來簡單講一講圖像模糊的解決方法及原因吧。伴隨著科技的發(fā)展和時代的不斷進步，視頻和圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)逐漸成熟起來，對人們的生活和工作起著重要的作用。

算法流程的經(jīng)驗性 　　

由于實際圖像非常復(fù)雜，需要處理多種情況，這就需要一個算法處理流程，對于一個具體的模糊視頻，采用什么樣的處理流程很難做到自動選擇，需要人工選擇一個合適的方法，只能靠人的經(jīng)驗。 　

由于環(huán)境、和線路、鏡頭、攝像機等影響，監(jiān)控系統(tǒng)建成并運營一段時間后，都會出現(xiàn)一部分的視頻模糊不清的問題。