湖南圖像模糊處理系統(tǒng)參數(shù)信賴推薦,濟(jì)南神博公司

現(xiàn)在模糊圖像處理系統(tǒng)在公1安視頻偵1查過程中發(fā)揮著越來越重要的作用，這屬于一種專業(yè)設(shè)備，大眾聽過見過，卻未必真正的了解，下面就由神博來帶大家簡單了解一下吧。

模糊圖像處理系統(tǒng)綜合了靜態(tài)和動態(tài)視頻模糊圖像處理等眾多功能于一體，可將模糊的圖像進(jìn)行清晰化處理，如對嫌疑人像的清晰化或車牌的清晰化等。隨著圖像高清晰度的增加，由于采樣率的限制，絕大多數(shù)成像系統(tǒng)都存在不同的混疊現(xiàn)象。其專業(yè)性被廣泛應(yīng)用于公1安、交通、政府和教育等部門，至今已處理各類涉案視頻500余起，是視頻偵1查的有力支撐。

模糊圖像處理軟件此前只有歐美等發(fā)達(dá)國家掌握核心技術(shù)并長期壟斷市場，主要的廠商有美國“識慧”、荷蘭“影博士”等公司。

圖像模糊是什么呢？然而圖像中的像素每一個都有自己的像素值，這些像素值決定了圖像終的顯示。一幅模糊的圖，像素點之間的差別小。下面就由神博為大家講一講怎么樣解決圖像模糊吧。

簡單的方法就是直接取所需處理像素值的周邊半徑內(nèi)平均來作為它自身的像素信息，對圖像內(nèi)所有像素點都可以這么處理，另外邊界點需要另外找處理方法。

還可以采取正態(tài)分布取權(quán)值的做法來取平均值，因為實際上圍繞一個特定的像素點，離它越遠(yuǎn)，和它的相似度就越低，對它們處理的權(quán)重也應(yīng)該越低，而正態(tài)分布恰好是一個山型函數(shù)可以圍繞著這一個特定的像素點取半徑進(jìn)行處理。

然而實際情況下，正態(tài)分布雖說有理有據(jù)，但是效率不是很高，所以可以取多次周邊平均的方法來增加模糊效果。

模糊圖像處理系統(tǒng)綜合了靜態(tài)和動態(tài)視頻模糊圖像處理等眾多功能于一體，被廣泛應(yīng)用于公1安、交通、政府和教育等部門，下面就由神博來簡單講一講解決模糊圖像的方法吧。

圖像復(fù)原

有時我們獲得的圖像比較模糊，需要將其變得更清晰一些，而圖像復(fù)原就可以實現(xiàn)這個目的。圖像復(fù)原技術(shù)實際上就是對各種模糊圖像進(jìn)行處理從而使其變得更清晰的一種技術(shù)。圖像復(fù)原算法大多通過具體情況下的圖像退化模型來估計原始圖像，如散焦模糊、運(yùn)動模糊、大氣湍流、成像角度引起的圖像變形等。隨著平安城市的推廣、各地各類監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)的進(jìn)一步推進(jìn)，此類問題將會越來越凸顯。此外，有一些圖像的退化模型無法確定，對這一類圖像的復(fù)原稱為盲目復(fù)原。如果圖像變形是全局一致的并且等價于一個卷積過程，這時圖像復(fù)原也稱為反卷積問題。圖像復(fù)原的算法也有很多種，常用的有維納濾波Richard-Lucy算法、小波域算法、空間域算法、基于訓(xùn)練的方法、防抖動算法。

圖像復(fù)原是模糊圖像處理中的難點，雖然圖像復(fù)原的算法有很多種，但是很多情況所獲得的復(fù)原圖像效果并不好。例如壓縮行程的模糊圖像、多種模糊過程混合而成的模糊圖像，甚至有些完全未知的模糊圖像無法用退化模型來進(jìn)行處理。這類由于欠采樣導(dǎo)致的模糊占很大比例，對于由欠采樣導(dǎo)致的模糊需要使用超分辨率重構(gòu)的方法。因此，對于圖像復(fù)原技術(shù)還需要做更深入細(xì)致的研究。