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發布時間：2020-12-02 08:21
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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，下面就由模糊圖像處理系統來簡單講一講圖像模糊的原因吧。智能化設備管理技術是利用系統管理平臺軟件的設備管理服務，對所有的監控設備包括攝像機、云臺、編碼器和系統服務器進行不間斷的實時監測，當發現故障時能及時通過各種方式告警，提示維護人員及時處置。
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。例如運動、虛焦以及大氣的 干擾，水蒸氣等紊動對光信號的干擾。
解決方案：
利用系統的自動運動匹配技術和運動去模糊即可得到清晰的圖像。
2、多畫面自動分離技術
由于銀行、樓宇、商場的監控多為多畫面圖像，因此造成了錄像帶在播放 過程中閃爍、跳躍，導致畫面捕1捉困難。
利用多畫面視頻分離技術可以將幾乎所有格式的錄像帶進行實時的多畫 面圖像全自動或手動分離，并可選擇地進行實時圖像捕1捉和儲存。
系統早于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。
3、視頻重建技術
這是銀行監控系統拍攝下來的照片，但是照片模糊不清晰。
利用去交叉和視頻重建技術，可以得到能夠辨認的照片。噪聲干擾圖像處理技術。
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圖像毛玻璃效果，下面就由模糊圖像處理系統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，我們從頭實現了一個Java版本的高斯模糊算法，以及實現Renderscript版本。由于我們自己實現的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。美國Cognitech軟件是相當成熟的一套模糊圖像恢復應用軟件，在美國FBI及其他執1法機構中已有多年實際應用，其恢復出的圖像可以直接當作法庭證據使用，可見模糊圖像處理技術已經取得了相當的實際應用。
BlurDemo是本文的配套Demo：Demo1：Java版本的高斯模糊的簡單實現。Demo2：Renderscript的高斯模糊實現。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。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。
我們在微信里面會遇到一些模糊的想圖片，那么，怎么樣將圖片模糊圖像處理呢？有怎么樣的方法呢？下面就由專業的模糊圖像處理呢——神博為大家講一講吧。
模糊圖像特點分析
模糊圖像有很多來源，但手機和監控系統是其主要來源。由于手機便于攜帶，可隨時隨地的拍攝照片和視頻，但是由于很多手機拍攝的圖像不清晰，因此手機成為模糊圖像的主要來源之一。問題現象3：攝像機外罩臟污引起的圖像局部模糊問題原因：攝像機長時間使用外罩產生臟污，這些都是在景深之外，看到的就是局部模糊，或者攝像機上有外罩上有蜘蛛網，晚上紅外光返回來，看到就是很多條紋或者一片白。監控系統在很多重要的場所都有覆蓋，給尋物以及檢查等帶來很大的方便。但是很多監控系統的分辨率較低，所拍攝的圖像也往往模糊不清，因此，監控系統也是模糊圖像的主要來源之一。此外，還有攝像機、電腦攝像頭等來源的模糊圖像。
這些模糊圖像具有以下特點：
（1）單個處理對象有效像素較少；（2）圖像噪聲水平高且噪聲類型復雜；（3）圖像模糊不清晰。由于模糊圖像自身的特點，使其無法清晰辨認，因此必須要用模糊圖像處理技術對其進行處理。
