內(nèi)蒙古圖像模糊處理系統(tǒng)介紹信息推薦「神博」

造成圖像模糊的原因有很多，要取得比較好的處理效果，不同原因?qū)е碌哪：枰煌奶幚矸椒āＤ敲矗?strong>模糊圖像處理方法是怎么樣的呢？下面就由神博為大家講一講吧。

圖像增強

很多傳統(tǒng)圖像算法都可以減輕圖像的模糊程度，比如圖像濾波、幾何變換、對比度拉伸、直方圖均衡、空間域銳化、亮度均勻化、形態(tài)學(xué)、顏色處理等。就單個來講，這些算法都比較成熟，相對簡單。但是對于一個具體的模糊圖像，往往需要上面的一種或者多種算法組合，配合不同的參數(shù)才能達到理想的效果。這些算法和參數(shù)的組合進一步發(fā)展成為具體的增強算法，比如“圖像去霧”算法、“圖像去噪”算法、“圖像銳化”算法、“圖像暗細節(jié)增強”算法等等。這些算法都不同程度提高了圖像清晰度，很大程度改善了圖像質(zhì)量。就拿亞洲四大邪術(shù)之一的修圖術(shù)為例，有以下幾種操作：合照中把別人馬賽克，留下自己——這是幫助我們突出理解圖片信息。

綜合使用形態(tài)學(xué)、圖像濾波和顏色處理等算法可以實現(xiàn)圖像去霧的算法。

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(shù)，神博為大家講一講吧。

圖像去噪聲

圖像去噪聲是建立在數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上的，目前常用的數(shù)學(xué)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(shù)學(xué)模型，其原理基本相同，即假設(shè)清晰圖像和噪聲具有一定的先驗條件，其中噪聲的先驗?zāi)Ｐ洼^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。與噪聲的先驗?zāi)Ｐ拖啾?，清晰圖像的先驗?zāi)Ｐ蛣t相對復(fù)雜。隨著人們對圖像去噪聲的深入研究，目前人們已經(jīng)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(gòu)成了形形色1色的去噪聲算法。為了充分發(fā)揮已有錄像資料的刑偵價值，需要采用技術(shù)手段對其進行處理以提高其質(zhì)量。由于噪聲模型和清晰圖像模型數(shù)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(shù)、小波域算法、空間域算法、基于訓(xùn)練的算法、時空結(jié)合的算法

我們在在視頻監(jiān)控的時候，一般會關(guān)注監(jiān)控圖像質(zhì)，這是我們檢測的關(guān)鍵，并且，提高監(jiān)控圖像質(zhì)量和編碼傳輸效率一直是模糊圖像處理目標(biāo)。下面就由神博為大家講一講吧。

提高視頻質(zhì)量意味著提高終用戶的觀看滿意度，提高編碼效率則意味著在同樣的碼率限制下可以傳輸更高質(zhì)量的視頻。這涉及到監(jiān)控系統(tǒng)中的多個環(huán)節(jié)，從上游的實際場景，到中間的傳輸網(wǎng)絡(luò)，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(huán)節(jié)出了問題，對圖像質(zhì)量的影響都不是下游環(huán)節(jié)能夠糾正或補救的。產(chǎn)生這種差別的一個重要原因在于：在監(jiān)控系統(tǒng)中，雖然大家都采用標(biāo)準(zhǔn)化的視頻壓縮方法，但最后解1碼輸出圖像的質(zhì)量高低很大程度上取決于有無預(yù)處理、預(yù)處理的好壞，有時還包括適當(dāng)?shù)暮筇幚怼?