圖像模糊處理系統功能來電咨詢【神博】

模糊圖像處理系統綜合了靜態和動態視頻模糊圖像處理等眾多功能于一體，被廣泛應用于公1安、交通、政府和教育等部門，下面就由神博來簡單講一講吧。

模糊圖像處理軟件此前只有歐美等發達國家掌握核心技術并長期壟斷市場，主要的廠商有美國“識慧”、荷蘭“影博士”等公司。

模糊圖像處理軟件集去霧、去模糊、多幀融合、超分辨和人臉重建等眾多功能于一體，是專業軟件。該系統針對性強，應用簡單，容易操作。

圖像模糊是什么呢？然而圖像中的像素每一個都有自己的像素值，這些像素值決定了圖像終的顯示。一幅模糊的圖，像素點之間的差別小。下面就由神博為大家講一講怎么樣解決圖像模糊吧。

簡單的方法就是直接取所需處理像素值的周邊半徑內平均來作為它自身的像素信息，對圖像內所有像素點都可以這么處理，另外邊界點需要另外找處理方法。

還可以采取正態分布取權值的做法來取平均值，因為實際上圍繞一個特定的像素點，離它越遠，和它的相似度就越低，對它們處理的權重也應該越低，而正態分布恰好是一個山型函數可以圍繞著這一個特定的像素點取半徑進行處理。

然而實際情況下，正態分布雖說有理有據，但是效率不是很高，所以可以取多次周邊平均的方法來增加模糊效果。

    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，關于圖像模糊處理的相關知識就由圖像模糊處理系統廠家——神博來簡單講一講吧

頻域法的原理是將退化圖像進行二維傅里葉變換，得到具有相互平行的規則明暗條紋的頻譜。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。設暗紋與 x 軸正向夾角為 φ ，運動模糊方向與 x 軸夾角為 θ ，圖像尺寸為 M × N,根據傅里葉變換的時頻特性可以知道，可通過公式 tan(θ) = tan(φ ? 90°) × M/N  得到模糊角度 θ ,因此只要通過 Radon 變換檢測出頻譜暗條紋與水平方向的夾角即可到運動模糊方向。

倒譜法的主要原理是先將退化圖像進行二維傅里葉變換，然后取對數，再進行反傅里葉變換得到退化圖像的倒頻譜,分離出退化圖像的模糊信息，進而通過 Radon 變換得到運動模糊方向

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。圖像復原的算法也有很多種，常用的有維納濾波Richard-Lucy算法、小波域算法、空間域算法、基于訓練的方法、防抖動算法。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