煙臺圖像模糊處理系統廠家推薦

高斯模糊是圖像處理中幾乎每個程序員都或多或少聽過的名詞，但是對其原理大家可能并不了解，只知道通過高斯模糊能實現圖像毛玻璃效果，下面就由模糊圖像處理系統廠家神博來講一講吧。

圖像處理中基本的概念：卷積；圖像復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，而圖像復原就可以實現這個目的。隨后介紹高斯模糊的核心內容：高斯濾波器；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。由于我們自己實現的Java版本的高斯模糊算法的效率太低，因此后介紹比較有名的高斯模糊的開源項目：Blurry以及BlurKit-Android。

BlurDemo是本文的配套Demo：Demo1：Java版本的高斯模糊的簡單實現。Demo2：Renderscript的高斯模糊實現。Demo3：BlurKit-Android的基本使用。Demo4：Blurry的基本使用。模糊圖像處理的原理及常用技術模糊圖像處理技術是數字圖像處理技術的核心，根據模糊圖像處理技術的發展和技術本身的復雜程度，模糊圖像處理又可以細分為常規處理、高及處理和特殊處理三種。卷積本文只討論圖像，而圖像可以表示為二維矩陣，其中每個元素為ARGB像素值，因此這里討論二維矩陣的卷積操作。卷積（Convolution）是圖像處理中基本的操作，就是一個二維矩陣A（M*N）和一個二維矩陣B（m*n）做若干操作，生成一個新的二維矩陣C（M*N），其中m和n遠小于M和N，B稱為卷積核（kernel），又稱濾波器矩陣或模板。

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。

算法實現：

（1）頻域法

1)     對模糊圖像進行灰度化，并計算其二維傅里葉變換；

2)     對傅里葉變換值的動態范圍進行壓縮；

3)     對壓縮后的結果進行循環移位，使其低頻成分居中；

4)     用canny算子對壓縮居中后的頻譜圖像進行邊緣檢測使其二值化；

5)     將二值化后的頻譜圖做從1°~180°的radon變換；

6)     找出radon變換后的矩陣中的大值，求出其對應的列數 n；

7)     通過公式 tan(θ) = tan(φ ? 90°) × M/N  = tan(n ? 90°) × M/N 求出運動模糊方向。

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。下面就由神博為大家講一講圖像模糊技術，希望可以幫助到大家。

從技術方面來講，模糊圖像處理方法主要分為三大類，分別是圖像增強、圖像復原和超分辨率重構。

智能化設備管理技術是利用系統管理平臺軟件的設備管理服務，對所有的監控設備包括攝像機、云臺、編碼器和系統服務器進行不間斷的實時監測，當發現故障時能及時通過各種方式告警，提示維護人員及時處置。一個系統可以按照網絡拓撲結構部署多臺設備管理服務器，分區域對設備進行實時的巡檢，這樣可以大大提高系統的維護效率，盡可能做到在設備發生故障時，在不超過10分鐘的時間內被監測到并告警。算法實現：（1）頻域法1)對模糊圖像進行灰度化，并計算其二維傅里葉變換。 　

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