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發布時間：2020-10-26 13:24
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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。問題原因：槍機外接鏡頭，攝像機的接口是CS，正常配合接CS接口的鏡頭即可，如果的鏡頭接口是C,則需要增加C/CS轉接環。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
圖像復原與圖像增強技術一樣，也是一種改善圖像質量的技術。圖像復原是根據圖像退化的先驗知識建立一個退化模型，然后以此模型為基礎，采用各種逆退化處理方法逐步進行恢復，從而達到改善圖像質量的目的。下面就由神博為大家講一講吧。
圖像復原和圖像增強是有區別的，兩者的目的都是為了改善圖像的質量。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。但圖像增強不考慮圖像是如何退化的，只有通過試探各種技術來增強圖像的視覺效果，而圖像復原就完全不同，需要知道圖像退化過程的先驗知識，據此找出一種相應的逆過程方法，從而得到復原的清晰圖像。圖像復原主要取決于對圖像退化過程的先驗知識所掌握的精1確程度。
對由于離焦、運動、大氣湍流等原因引起的圖像模糊，圖像復原的方法效果較好，常用的算法包括維納濾波算法、小波算法、基于訓練的方法等。圖3是使用維納濾波解決運動模糊圖像的例子，取得了很好的復原效果。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。但是，由于缺乏有針對性的統一的質量標準，獲取到的錄像質量參差不齊，其中模糊圖像占據了圖像和視頻資料的很大比例。
濟南神博信息技術有限公司是由山東大學計算機信息領域專家創辦，擁有一支由相關博士、碩士組成的強大研發團隊。專業從事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。在實際辦案過程中常常會遇到監控圖像效果不佳的情況，很多細節模糊不易識別分辨，難以獲得有價值的線索和證據。
公司立足于自主創新、集成創新，產品擁有全部核心技術和自主知識產權，以健康、穩定、和諧和可持續發展為目標，本著“求知、思考、創造”的企業精神，奉行“真誠”、“守信”和“微笑”的服務宗旨，努力發揮自身優勢，以先進的技術和產品服務于社會，產品及服務已遍布多個國家和地區，為我國高科技產業的發展做出更大的貢獻。在視頻監控中，主處理一般是指視頻的壓縮編碼和傳輸，此前的處理一般稱之為預處理，常將它歸并在視頻采集部分。
視頻監控系統，圖像回放都存在圖像不清晰，數據不完整的問題，經常出現不清晰，難以辨認，帶來了極大的麻煩。下面就偶遇商標為大家講一講模糊圖像產生的原因。
模糊圖像產生的原因
1. 系統自身因素
（1）鏡頭聚焦不當、攝像機故障等。
（2）傳輸太遠、和視頻線老化
（3）光學鏡頭的極限分辨率和攝像機不匹配導致的模糊;
（4）相機分辨率低，欠采樣成像。
2. 自然環境
（1）攝像機罩或鏡頭受臟污、受遮擋等。
（2）大霧，沙塵、雨雪等環境影響等。
3. 人為環境
（1）環境電磁干擾;
（2）視頻壓縮算法、傳輸帶寬導致的模糊。
（3）運動目標高速運動導致的運動模糊等;
提高監控圖像質量和編碼傳輸效率是在視頻監控領域的關鍵，也是模糊圖像處理的目標。那么提高監控圖像質量是怎么樣進行執行的呢？下面就由神博簡單的為大家講解一下吧。
視頻信號的預處理處在系統上游，是針對主處理而言的。在視頻監控中，主處理一般是指視頻的壓縮編碼和傳輸，此前的處理一般稱之為預處理，常將它歸并在視頻采集部分。無疑，視頻采集中的預處理是一個重要環節，處理的好壞將直接影響采集圖像質量以及后續編碼傳輸處理的效率。提高監控圖像質量和編碼傳輸效率是在視頻監控領域的關鍵，也是模糊圖像處理的目標。
