模糊圖像處理系統(tǒng)綜合了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)視頻模糊圖像處理等眾多功能于一體，被廣泛應(yīng)用于公1安、交通、政府和教育等部門(mén)，下面就由神博來(lái)簡(jiǎn)單講一講吧。

模糊圖像處理軟件此前只有歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家掌握核心技術(shù)并長(zhǎng)期壟斷市場(chǎng)，主要的廠商有美國(guó)“識(shí)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(zhuān)業(yè)軟件。該系統(tǒng)針對(duì)性強(qiáng)，應(yīng)用簡(jiǎn)單，容易操作。

圖像模糊是什么呢？然而圖像中的像素每一個(gè)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(diǎn)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(jiǎn)單的方法就是直接取所需處理像素值的周邊半徑內(nèi)平均來(lái)作為它自身的像素信息，對(duì)圖像內(nèi)所有像素點(diǎn)都可以這么處理，另外邊界點(diǎn)需要另外找處理方法。

還可以采取正態(tài)分布取權(quán)值的做法來(lái)取平均值，因?yàn)閷?shí)際上圍繞一個(gè)特定的像素點(diǎn)，離它越遠(yuǎn)，和它的相似度就越低，對(duì)它們處理的權(quán)重也應(yīng)該越低，而正態(tài)分布恰好是一個(gè)山型函數(shù)可以圍繞著這一個(gè)特定的像素點(diǎn)取半徑進(jìn)行處理。

然而實(shí)際情況下，正態(tài)分布雖說(shuō)有理有據(jù)，但是效率不是很高，所以可以取多次周邊平均的方法來(lái)增加模糊效果。

    智能化設(shè)備管理技術(shù)是利用系統(tǒng)管理平臺(tái)軟件的設(shè)備管理服務(wù)，對(duì)所有的監(jiān)控設(shè)備包括攝像機(jī)、云臺(tái)、編碼器和系統(tǒng)服務(wù)器進(jìn)行不間斷的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)故障時(shí)能及時(shí)通過(guò)各種方式告警，提示維護(hù)人員及時(shí)處置，關(guān)于圖像模糊處理的相關(guān)知識(shí)就由圖像模糊處理系統(tǒng)廠家——神博來(lái)簡(jiǎn)單講一講吧

頻域法的原理是將退化圖像進(jìn)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。圖像模糊的原理，是一種像素的平滑化，通過(guò)對(duì)圖像中的像素值進(jìn)行平均處理，讓這些像素值越來(lái)越來(lái)接近，來(lái)達(dá)到一種人盡量無(wú)法辨識(shí)出這些像素點(diǎn)的差別，從來(lái)產(chǎn)生模糊的效果。設(shè)暗紋與 x 軸正向夾角為 φ ，運(yùn)動(dòng)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(shí)頻特性可以知道，可通過(guò)公式 tan(θ) = tan(φ ? 90°) × M/N  得到模糊角度 θ ,因此只要通過(guò) Radon 變換檢測(cè)出頻譜暗條紋與水平方向的夾角即可到運(yùn)動(dòng)模糊方向。

倒譜法的主要原理是先將退化圖像進(jìn)行二維傅里葉變換，然后取對(duì)數(shù)，再進(jìn)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(jìn)而通過(guò) Radon 變換得到運(yùn)動(dòng)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(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(wú)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。圖像復(fù)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(xùn)練的方法、防抖動(dòng)算法。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。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