圖像模糊處理系統功能高性價比的選擇「神博」

在視頻偵1查過程中，對監控視頻進行調取分析是為了獲得有利于偵1查破案的線索和證據，但是有時候視頻或是監控效果并不是很好，這時候就需要模糊圖像處理系統來處理，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的快速發展，人們安全意識的提高，實時視頻監控系統已經逐步成為人們生活中不可或缺的一部分，已經被廣泛應用在生產、交通、社會安全等方面。接著，我們從頭實現了一個Java版本的高斯模糊算法，以及實現Renderscript版本。但是受惡劣天氣（霧、雨、風、光等）條件和監控系統自身技術條件的限制，視頻圖像往往達不到理想的效果。在這些條件的影響下，圖像會出現退化、模糊不清，進而導致對識別、取證、事件分析等操作造成困難而導致系統無法正常應用。因此，模糊圖像處理技術的研究和應用在安防領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PSF主要有兩個重要參數：（1）模糊方向；（2）模糊尺度。在編碼前對圖像進行預處理，控制輸入到編碼器的視頻數據量，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----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，神博為大家講一講吧。

圖像去噪聲

圖像去噪聲是建立在數學模型基礎上的，目前常用的數學模型有兩種，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。

無論是哪種數學模型，其原理基本相同，即假設清晰圖像和噪聲具有一定的先驗條件，其中噪聲的先驗模型較為簡單，一般被認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，圖像會出現退化、模糊不清，進而導致對識別、取證、事件分析等操作造成困難而導致系統無法正常應用。與噪聲的先驗模型相比，清晰圖像的先驗模型則相對復雜。隨著人們對圖像去噪聲的深入研究，目前人們已經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、小波域算法、空間域算法、基于訓練的算法、時空結合的算法

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

算法流程的經驗性 　　

由于實際圖像非常復雜，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，只能靠人的經驗。 　

由于環境、和線路、鏡頭、攝像機等影響，監控系統建成并運營一段時間后，都會出現一部分的視頻模糊不清的問題。