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(qiáng)

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(duì)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(gè)來講，這些算法都比較成熟，相對(duì)簡(jiǎn)單。但是對(duì)于一個(gè)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(dá)到理想的效果。這些算法和參數(shù)的組合進(jìn)一步發(fā)展成為具體的增強(qiáng)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(xì)節(jié)增強(qiáng)”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(shí)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(diǎn)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(cè)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(cè)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(yàn)條件，其中噪聲的先驗(yàn)?zāi)Ｐ洼^為簡(jiǎn)單，一般被認(rèn)為是高斯白噪聲或是滿足特定形式分布的隨機(jī)噪聲，個(gè)別情況下考慮特殊的噪聲。與噪聲的先驗(yàn)?zāi)Ｐ拖啾龋逦鷪D像的先驗(yàn)?zāi)Ｐ蛣t相對(duì)復(fù)雜。隨著人們對(duì)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(shí)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(jià)值，需要采用技術(shù)手段對(duì)其進(jìn)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(shí)空結(jié)合的算法

我們?cè)谠谝曨l監(jiān)控的時(shí)候，一般會(huì)關(guān)注監(jiān)控圖像質(zhì)，這是我們檢測(cè)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(gè)環(huán)節(jié)，從上游的實(shí)際場(chǎng)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(chǔ)、解壓縮和顯示等部分，其中任何一個(gè)上游環(huán)節(jié)出了問題，對(duì)圖像質(zhì)量的影響都不是下游環(huán)節(jié)能夠糾正或補(bǔ)救的。產(chǎn)生這種差別的一個(gè)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(shí)還包括適當(dāng)?shù)暮筇幚怼?