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發(fā)布時間:2021-05-16 10:10  
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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(xiàn)圖像毛玻璃效果,下面就由模糊圖像處理系統(tǒng)廠家神博來講一講吧。
圖像處理中基本的概念:卷積;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(xiàn)了一個Java版本的高斯模糊算法,以及實現(xiàn)Renderscript版本。系統(tǒng)最早于1998年即使用該專利技術進行實時多畫面圖像分離捕1捉和存儲。由于我們自己實現(xiàn)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(xiàn)。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。Demo2:Renderscript的高斯模糊實現(xiàn)。Demo3:BlurKit-Android的基本使用。Demo4:Blurry的基本使用。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。
智能化設備管理技術是利用系統(tǒng)管理平臺軟件的設備管理服務,對所有的監(jiān)控設備包括攝像機、云臺、編碼器和系統(tǒng)服務器進行不間斷的實時監(jiān)測,當發(fā)現(xiàn)故障時能及時通過各種方式告警,提示維護人員及時處置,關于圖像模糊處理的相關知識就由圖像模糊處理系統(tǒng)廠家——神博來簡單講一講吧
頻域法的原理是將退化圖像進行二維傅里葉變換,得到具有相互平行的規(guī)則明暗條紋的頻譜。圖像復原和圖像增強是有區(qū)別的,兩者的目的都是為了改善圖像的質量。設暗紋與 x 軸正向夾角為 φ ,運動模糊方向與 x 軸夾角為 θ ,圖像尺寸為 M × N,根據(jù)傅里葉變換的時頻特性可以知道,可通過公式 tan(θ) = tan(φ ? 90°) × M/N 得到模糊角度 θ ,因此只要通過 Radon 變換檢測出頻譜暗條紋與水平方向的夾角即可到運動模糊方向。
倒譜法的主要原理是先將退化圖像進行二維傅里葉變換,然后取對數(shù),再進行反傅里葉變換得到退化圖像的倒頻譜,分離出退化圖像的模糊信息,進而通過 Radon 變換得到運動模糊方向
雖然模糊圖像處理算法已經取得了非常廣泛的應用,但是圖像算法畢竟有局限性,不能將所有問題都寄希望于圖像算法,對于不同種類的模糊問題,要區(qū)別對待。下面就由神博為大家講一講吧。
對于由鏡頭離焦、灰塵遮擋、線路老化、攝像機故障等造成的模糊或者圖像質量下降,在視頻診斷系統(tǒng)的幫助下,一定要及時維修,從源頭上解決問題。對于低光照等優(yōu)先選擇日夜兩用型高感光度攝像機,對于雨霧、運動和欠采樣等造成的圖像質量下降,可以借助于“視頻增強服務器”包含的各種模糊圖像處理算法來提升圖像質量。因為這些帶外分量在后續(xù)的處理中會引起混疊效應,產生無意義的高頻分量,而編碼器還得對它們進行編碼,浪費不少寶貴的編碼比特。