淄博圖像模糊處理系統供應歡迎來電【神博】

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。

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是造成的原因，為大家解決問題，希望可以幫助到大家。

圖像不清晰有很多原因造成：

首先要確定你的視頻源是模擬的還是數字的

對模擬視頻信號分析：

1、硬件自身原因，由于圖像的清晰度與攝像機參數和鏡頭的焦距都有很大關系，如果鏡頭的焦距是3.5mm，CCD為1/3，那可視距離也就是5米多，所以如果超出了你攝像機的范圍，那圖像自然就不清晰了。

鏡頭焦距 2.8mm 3.5mm 4mm 4.8mm 6mm 8mm 12mm

1/3”CCD視角 86.3° 67.4° 62° 52.2° 42.3° 32.6° 22.1°

物體距離 4.3m 5.4m 6m 7.3m 和9m 12m 18m

這種情況需要調整攝像機的監視距離，只有調整到其焦距范圍內才能達到不錯的的效果。

我們在監控圖像里面，有時候會產生監控圖像畫面不清晰的問題。那么，我們要怎么樣解決監控圖像畫面不清晰的問題呢？下面就由神博為大家簡單的講解一下吧，希望可以幫助到大家。

數字信號分析：

1、數字信號可以通過軟件設置圖像的分辨率和清晰程度，但主要還是要看前端攝像機的參數。

2、編碼器、解1碼器對視頻圖像處理過程中的損失，也可導致圖像不清晰。

3、攝像機、線路問題與模擬信號分析一致。

總結：攝像機自身參數，攝像機護罩不干凈，線路干擾，接口焊接不牢，編解1碼器匹配程度，軟解1碼，監視器分辨率等多方面原因都可導致圖像不清晰，所以建議首先分析原因再動手解決。

隨著視頻采集技術的數字化進程，這些簡單的預處理方法就變得多樣化了。那么，常見的效果明顯的視頻預處理有什么樣的呢？下面就由神博的小編為大家簡單地講解一下吧。

限帶濾波和降采樣

根據奈奎斯特定理，只有對圖像進行高于兩倍信號高頻率的采樣才能保證從采樣值完全恢復原圖像。但是如果該條件不滿足，即欠采樣時，高次諧波的頻譜就會疊加到基波，出現頻譜混疊效應。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。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。怎樣消除混疊效應成為了預處理中的一個令人關注的問題。

抑制或消除混疊效應常采用兩項措施，一是限帶濾波，二是下采樣。限帶濾波就是對高速采樣的數字視頻進行一次低通濾波，抑制奈奎斯特定理定義的通帶以外的高頻分量。在我國經濟發展程度飛速提高的同時，社會基礎設施的建設也同步得到了大力發展，其中監控系統和具有攝像/照相功能的消費類電子產品得到了大量普及，在眾多案件中，已經能夠獲得越來越多的錄像資料，這些錄像資料給案件的偵破和定性提供了巨大的潛在價值。因為這些帶外分量在后續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。僅采用限帶濾波只能濾除信號中少量的高頻分量，如果信號帶寬遠高于奈奎斯特帶寬，那么在限帶濾波后還需進行一次下采樣，進一步減少碼字。