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模糊图像的来源有很多种,其中*主要的来源是监控系统,现在监控系统已经大量普及,案件中出现较多的监控地点有银行、收费站、小区、饭店等等,但是由于各种原因导致图像出现模糊,下面模糊图像处理系统厂家神博来为大家简单讲一讲吧。


随着监控覆盖面扩大,信息来源越来越丰富。现有的监控系统主要目标为宏观场景判断和监视,主要包括目标的行为、数量、相互关系等信息获取,一般以人工观察判读为主。**影像分析的目标则更为复杂,其处理目标更多的在于微观信息,包括号码、尺寸、距离、相貌、型号和类型等,这些信息对于**眞查更加重要。宏观信息和微观信息的获取对录像资料的要求有很大的不同,图像模糊处理系统供应,后者相对于前者来说,图像模糊处理系统费用,具有分辨率要求高、图像质量要求高等特点。正因为有这样的差异,使得当前以宏观场景监视为主要目标的监控系统录像在分辨率和质量上都不能完全满足微观信息获取的需要,也给**影像分析技术带来很大的困难。


我们在生活中会遇到这一种情况:在没点击前,图像是一种模糊状态,然后点击给*之后,供应图像模糊处理系统,那么就可以看到*的图片了。从整个过程来看,无疑*主要的就是这个图像的模糊操作了,具体可以使图像模糊的方法很多,下面就由神博为大家讲一讲吧。


彩色的图像是一个三通道的RGB图像,R,G,B分别有0-255这么一个取值区间,现在我们仅仅就一个通道进行说明,可以进行类推。

我们来看看图像模糊是什么一个概念,首先,图像中的像素每一个都有自己的像素值,这些像素值决定了图像*终的显示。来想象一幅模糊的图,辽宁图像模糊处理系统,是不是感觉越模糊,这些像素点之间的差别就越小呢?确实是这样,这也是图像模糊的原理,也就是一种像素的平滑化,通过对图像中的像素值进行平均处理,让这些像素值越来越来接近,来达到一种人尽量无法辨识出这些像素点的差别,从来产生模糊的效果。

原理就是如此,从原理上,我们还可以得到一个启示,那就是对于取均值的半径大小越大,那么整个模糊效果也就越好,很好理解,因为取的范围越大,意味着相似的像素点越多,达到的模糊效果也就越好了。




图像模糊是什么呢?然而图像中的像素每一个都有自己的像素值,这些像素值决定了图像*终的显示。一幅模糊的图,像素点之间的差别小。下面就由神博为大家讲一讲怎么样解决图像模糊吧。


简单的方法就是直接取所需处理像素值的周边半径内平均来作为它自身的像素信息,对图像内所有像素点都可以这么处理,另外边界点需要另外找处理方法。

还可以采取正态分布取权值的做法来取平均值,因为实际上围绕一个特定的像素点,离它越远,和它的相似度就越低,对它们处理的权重也应该越低,而正态分布恰好是一个山型函数可以围绕着这一个特定的像素点取半径进行处理。

然而实际情况下,正态分布虽说有理有据,但是效率不是很高,所以可以取多次周边平均的方法来增加模糊效果。



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