圖像模糊處理系統(tǒng)廠家多重優(yōu)惠

    智能化設(shè)備管理技術(shù)是利用系統(tǒng)管理平臺軟件的設(shè)備管理服務(wù)，對所有的監(jiān)控設(shè)備包括攝像機、云臺、編碼器和系統(tǒng)服務(wù)器進行不間斷的實時監(jiān)測，當(dāng)發(fā)現(xiàn)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(guān)于圖像模糊處理的相關(guān)知識就由圖像模糊處理系統(tǒng)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(guī)則明暗條紋的頻譜。提高視頻質(zhì)量意味著提高最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。設(shè)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(jù)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(shù)，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

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?。那么?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。卷積（Convolution）是圖像處理中最基本的操作，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。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。

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。

大家知道嗎？在視頻偵1查過程中，對監(jiān)控視頻進行模糊圖像處理是為了獲得有利于偵1查破案的線索和證據(jù)。下面就由神博為大家講一講吧。

在實際辦案過程中常常會遇到監(jiān)控圖像效果不佳的情況，很多細節(jié)模糊不易識別分辨，難以獲得有價值的線索和證據(jù)。這個時候我們就需要圖像處理工具來對不易分辨的圖像進行處理，從而獲取為清晰的影像資料，提高視頻監(jiān)控偵1查工作的效率。

現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)主要目標(biāo)為宏觀場景的監(jiān)視，一個攝像機，覆蓋一個很大的范圍，導(dǎo)致畫面中目標(biāo)太小，人眼很難直接辨認。這類由于欠采樣導(dǎo)致的模糊占很大比例，對于由欠采樣導(dǎo)致的模糊需要使用超分辨率重構(gòu)的方法。下面就由神博為大家講一講吧。

圖像超分辨率重構(gòu) 　　

超超分辨率復(fù)原技術(shù)只對單幅圖像進行處理，這種方法由于可利用的信息只有單幅圖像，圖像復(fù)原效果有著固有的局限。人們對預(yù)處理認識的不斷提高，隨著集成芯片和信號處理器能力的不斷增強，市場上高質(zhì)量的監(jiān)控產(chǎn)品一定離不開高質(zhì)量的視頻預(yù)處理方法。序列圖像的超分辨率復(fù)原技術(shù)旨在采用信號處理方法通過對序列低分辨率退化圖像的處理來獲得一幅或者多幅高分辨率復(fù)原圖像。由于序列圖像復(fù)原可利用幀間的額外信息，比單幅復(fù)原效果更好，是當(dāng)前的研究熱點。