濟(jì)南神博信息技術(shù)有限公司是由山東大學(xué)計(jì)算機(jī)信息領(lǐng)域?qū)＜覄?chuàng)辦，擁有一支由相關(guān)博士、碩士組成的強(qiáng)大研發(fā)團(tuán)隊(duì)。絕大部分的模糊圖像處理算法只適用于特定圖像，而算法本身無法智能決定某個算法模塊的開啟還是關(guān)閉。專業(yè)從事國際視頻圖像智能分析處理技術(shù)、模式識別技術(shù)、數(shù)學(xué)模型、智能識別終端、計(jì)算機(jī)軟硬件等嵌入式軟件與相應(yīng)安檢產(chǎn)品、刑偵產(chǎn)品、行業(yè)產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售與服務(wù)，下面就由模糊圖像處理系統(tǒng)來簡單講一講圖像模糊的原因吧。

1、模糊圖像（運(yùn)動、虛焦等等）處理

問題原因：

視頻圖像模糊是由多種物理因素造成的。例如運(yùn)動、虛焦以及大氣的 干擾，水蒸氣等紊動對光信號的干擾。

解決方案：

利用系統(tǒng)的自動運(yùn)動匹配技術(shù)和運(yùn)動去模糊即可得到清晰的圖像。

2、多畫面自動分離技術(shù)

由于銀行、樓宇、商場的監(jiān)控多為多畫面圖像，因此造成了錄像帶在播放 過程中閃爍、跳躍，導(dǎo)致畫面捕1捉困難。

利用多畫面視頻分離技術(shù)可以將幾乎所有格式的錄像帶進(jìn)行實(shí)時的多畫 面圖像全自動或手動分離，并可選擇地進(jìn)行實(shí)時圖像捕1捉和儲存。

系統(tǒng)早于1998年即使用該專利技術(shù)進(jìn)行實(shí)時多畫面圖像分離捕1捉和存儲。

3、視頻重建技術(shù)

這是銀行監(jiān)控系統(tǒng)拍攝下來的照片，但是照片模糊不清晰。

利用去交叉和視頻重建技術(shù)，可以得到能夠辨認(rèn)的照片。噪聲干擾圖像處理技術(shù)。

高斯模糊是圖像處理中幾乎每個程序員都或多或少聽過的名詞，但是對其原理大家可能并不了解，只知道通過高斯模糊能實(shí)現(xiàn)圖像毛玻璃效果，下面就由模糊圖像處理系統(tǒng)廠家神博來講一講吧。

圖像處理中基本的概念：卷積；隨后介紹高斯模糊的核心內(nèi)容：高斯濾波器；接著，我們從頭實(shí)現(xiàn)了一個Java版本的高斯模糊算法，以及實(shí)現(xiàn)Renderscript版本。常見的辨識方法有頻域法和倒譜法，wym兩種方法都試過，仿1真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表兩種方法各有好處。由于我們自己實(shí)現(xiàn)的Java版本的高斯模糊算法的效率太低，因此后介紹比較有名的高斯模糊的開源項(xiàng)目：Blurry以及BlurKit-Android。

BlurDemo是本文的配套Demo：Demo1：Java版本的高斯模糊的簡單實(shí)現(xiàn)。圖像超分辨率重構(gòu)序列圖像的超分辨率復(fù)原主要分為頻域法和空域法兩大類，頻域方法的優(yōu)點(diǎn)是:理論簡單,運(yùn)算復(fù)雜度低，缺點(diǎn)是：只局限于全局平移運(yùn)動和線性空間不變降質(zhì)模型，包含空域先驗(yàn)知識的能力有限。Demo2：Renderscript的高斯模糊實(shí)現(xiàn)。Demo3：BlurKit-Android的基本使用。Demo4：Blurry的基本使用。卷積本文只討論圖像，而圖像可以表示為二維矩陣，其中每個元素為ARGB像素值，因此這里討論二維矩陣的卷積操作。卷積（Convolution）是圖像處理中基本的操作，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(yuǎn)小于M和N，B稱為卷積核（kernel），又稱濾波器矩陣或模板。

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(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，個別情況下考慮特殊的噪聲。與噪聲的先驗(yàn)?zāi)Ｐ拖啾?，清晰圖像的先驗(yàn)?zāi)Ｐ蛣t相對復(fù)雜。近年來，以模糊圖像處理技術(shù)為核心，提高錄像資料質(zhì)量的技術(shù)不斷發(fā)展，已經(jīng)逐步發(fā)展成為一種專門的技術(shù)，可見模糊圖像處理系統(tǒng)的重要性，不同原因?qū)е碌哪：龍D像需要不同的方法來進(jìn)行處理。隨著人們對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、時空結(jié)合的算法

近年來，以模糊圖像處理技術(shù)為核心，提高錄像資料質(zhì)量的技術(shù)不斷發(fā)展，已經(jīng)逐步發(fā)展成為一種專門的技術(shù)，可見模糊圖像處理方法，下面神博將來帶大家了解一下吧

圖像超分辨率

圖像超分辨率俗稱圖像放大，一般情況下圖像放大采用簡單的圖像插值技術(shù)，但是全局一致的插值技術(shù)往往帶來模糊效應(yīng)，不能滿足要求。高斯模糊是圖像處理中幾乎每個程序員都或多或少聽過的名詞，但是對其原理大家可能并不了解，只知道通過高斯模糊能實(shí)現(xiàn)圖像毛玻璃效果，下面就由模糊圖像處理系統(tǒng)廠家神博來講一講吧。目前在圖像超分辨率技術(shù)中常用的為復(fù)雜超分辨率技術(shù)。改技術(shù)是利用自然圖像高頻信息之間的相關(guān)性對丟失的高頻進(jìn)行合理預(yù)測，然后重建出高分辨率圖像。