圖像模糊處理系統介紹信息推薦【神博】

造成圖像模糊的原因很多，聚焦不準、光學系統的像差、成像過程中的相對運動、大氣湍流效應、低光照、環境隨機噪聲等都會導致圖像模糊。下面就由神博為大家講一講吧。

圖像的編解1碼、傳輸過程都可能導致圖像的進一步模糊?？傮w來說，造成圖像模糊的主要原因如下： 

鏡頭聚焦不當、攝像機故障等; 　

傳輸太遠、和視頻線老化、環境電磁干擾等; 　

攝像機護罩視窗或鏡頭受臟污、受遮擋等; 　

攝像機分辨率低，欠采樣成像; 　　

光學鏡頭的極限分辨率和攝像機不匹配導致的模糊; 　

運動目標處于高速運動狀態導致的運動模糊等; 　

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。如果圖像變形是全局一致的并且等價于一個卷積過程，這時圖像復原也稱為反卷積問題。專業從事國際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

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。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。由于序列圖像復原可利用幀間的額外信息，比單幅復原效果更好，是當前的研究熱點。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。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。近年來，以模糊圖像處理技術為核心，提高錄像資料質量的技術不斷發展，已經逐步發展成為一種專門的技術，可見模糊圖像處理系統的重要性，不同原因導致的模糊圖像需要不同的方法來進行處理。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。1、模糊圖像（運動、虛焦等等）處理問題原因：視頻圖像模糊是由多種物理因素造成的。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。 　

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。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。

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