圖像模糊處理系統功能在線咨詢 濟南神博信息技術

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；這涉及到監控系統中的多個環節，從上游的實際場景，到中間的傳輸網絡，再到下游的用戶終端，主要包括圖像的采集、壓縮處理、傳輸或存儲、解壓縮和顯示等部分，其中任何一個上游環節出了問題，對圖像質量的影響都不是下游環節能夠糾正或補救的。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。在知道退化模型的情況下，相對圖像增強來說，圖像復原可以取得更好的效果。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。

我們在微信里面會遇到一些模糊的想圖片，那么，怎么樣將圖片模糊圖像處理呢？有怎么樣的方法呢？下面就由專業的模糊圖像處理呢——神博為大家講一講吧。

模糊圖像特點分析

　　模糊圖像有很多來源，但手機和監控系統是其主要來源。由于手機便于攜帶，可隨時隨地的拍攝照片和視頻，但是由于很多手機拍攝的圖像不清晰，因此手機成為模糊圖像的主要來源之一。監控系統在很多重要的場所都有覆蓋，給尋物以及檢查等帶來很大的方便。但是很多監控系統的分辨率較低，所拍攝的圖像也往往模糊不清，因此，監控系統也是模糊圖像的主要來源之一。隨著圖像高清晰度的增加，由于采樣率的限制，絕大多數成像系統都存在不同的混疊現象。此外，還有攝像機、電腦攝像頭等來源的模糊圖像。

這些模糊圖像具有以下特點：

（1）單個處理對象有效像素較少；（2）圖像噪聲水平高且噪聲類型復雜；（3）圖像模糊不清晰。由于模糊圖像自身的特點，使其無法清晰辨認，因此必須要用模糊圖像處理技術對其進行處理。

由于預處理對于監控模糊圖像處理有這極大的作用，業界對視頻信號的預處理越來越重視。下面就由神博為大家講一講預處理的作用吧，希望可以幫助到大家。

預處理的作用

視頻預處理的個作用是提高編碼視頻的質量。在實際的視頻監控的應用中，不像娛樂視頻，往往有高質量的攝像機、良好的演播室拍攝環境和專業技術人員的時時人為干預，因此可以保證得到的高質量的采集視頻。而視頻監控系統由于成本、環境等因素影響，所獲取的原始視頻質量并不高，甚至很低。圖像復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、基于訓練的方法、防抖動算法。例如，由于環境、噪聲、光照、運動等影響，往往所采集的圖像常常出現模糊、扭曲、噪點、太亮或太暗、彩色不鮮明、……。