監(jiān)控視頻無論是有線還是無線視頻傳輸，都是基于IP的包傳輸方式，信號的傳輸速率不穩(wěn)定，速率會隨用戶的擁擠程度、信道的物理介質而不斷變化。下面就由神博為大家講一講監(jiān)控視頻的預處理。

不僅通過緩沖區(qū)的滿溢程度來控制量化步長，同時也加上了預處理對輸入的視頻數據進行控制。例如，當信道變窄時，我們可以根據信道帶寬信息對輸入視頻進行一定程度的平滑濾波，減少細節(jié)，甚至進行下采樣處理、跳幀處理，使編碼視頻的碼率能與信道帶寬相匹配。當然，由于信道狀況信息的獲得比較麻煩，可以經統(tǒng)計學習建立信道帶寬變化的近似模型，再依據這個模型來決定預處理的方法和程度。

模糊圖像特殊處理在一般工作生活中用的比較少，圖像模糊處理系統(tǒng)功能，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，圖像模糊處理系統(tǒng)價格，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。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

    智能化設備管理技術是利用系統(tǒng)管理平臺軟件的設備管理服務，對所有的監(jiān)控設備包括攝像機、云臺、編碼器和系統(tǒng)服務器進行不間斷的實時監(jiān)測，寧夏圖像模糊處理系統(tǒng)，當發(fā)現故障時能及時通過各種方式告警，圖像模糊處理系統(tǒng)費用，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(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。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

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