圖像模糊處理演算法

⑴ 監控圖像模糊怎麼處理

圖像模糊，無線監控 ，尤其無線視頻監控系統 是一個硬傷， 隨著數字圖像技術的發展和市場需求的推動，新的數字處理技術和設備不斷出現，同時行業對圖像清晰度的要求不斷提高。模糊圖像處理技術應用領域非常廣泛，幾乎有數字圖像的地方都可能應用到模糊圖像處理技術。 雖然很多模糊圖像的處理方法在實際應用中取得了很好的效果，但是當前仍然有一些因素制約著模糊圖像處理的進一步發展，主要如下： 演算法的高度針對性 絕大部分的模糊圖像處理演算法只適用於特定圖像，而演算法本身無法智能決定某個演算法模塊的開啟還是關閉。舉例來說，對於有霧的圖像，「去霧演算法」可以取得很好的處理效果，但是作用於正常圖像，反而導致圖像效果下降，「去霧演算法」模塊的打開或者關閉需要人工介入。 演算法參數復雜性 模糊圖像處理裡面所有的演算法都會包含大量的參數，這些參數的選擇需要和實際的圖像表現相結合，直接決定最終的處理效果。就目前的演算法，還沒有辦法智能地選擇哪些是最優的參數。 演算法流程的經驗性 由於實際圖像非常復雜，需要處理多種情況，這就需要一個演算法處理流程，對於一個具體的模糊視頻，需要人工選擇一個合適的方法，只能靠經驗。

⑵ 模糊圖片怎麼修復清晰

模糊圖片修復清晰的流程如下：

工具/原料：台式機聯想AC128、Windows10、PhotoshopCS2018。

1、如圖所示，打開對應的圖片後，將當前圖層進行復制操作。

模糊圖片修仿伍銀復清晰的原理

針對這些問題，模糊圖片修復清晰的原理主要是通過圖像處理演算法來恢復圖像的清晰度。這些演算法包括圖像去噪、圖像增強、圖像復原等。其中，圖像去噪是最基本的處理方法。通過去除圖像中的雜訊，可以使圖像更加清晰。

常用的去噪演算法包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波等。圖像增強則是通過增強圖像的對比度、亮度等來使圖像更加清晰。常用的圖像增強演算法包括直方圖均衡化、拉普備宴拉斯變換等。

圖像復原是一種更加高級的處理方法，它可以通過數學模型來預測圖橘粗像的原始狀態，從而恢復圖像的清晰度。常用的圖像復原演算法包括維納濾波、逆濾波等。

⑶ 模糊圖像復原方法

圖像復原-模糊圖像處理解決方案
機器視覺智能檢測 2017-06-16
造成圖像模糊的原因有很多，且不同原因導致的模糊圖像需要不同的方法來進行處理。從技術方面來講，模糊圖像處理方法主要分為三大類，分別是圖像增強、圖像復原和超解析度重構。本文將從這三方面切入剖析。

智能化設備管理技術是利用系統管理平台軟體的設備管理服務，對所有的監控設備包括攝像機、雲台、編碼器和系統伺服器進行不間斷的實時監測，當發現故障時能及時通過各種方式告警，提示維護人員及時處置。一個系統可以按照網路拓撲結構部署多台設備管理伺服器，分區域對設備進行實時的巡檢，這樣可以大大提高系統的維護效率，盡可能做到在設備發生故障時，在不超過10分鍾的時間內被監測到並告警。

建設目標

本方案擬應用先進的機器學習和計算機視覺技術，模擬人類的視覺系統，針對某市公共安全圖像資源前端攝像頭出現的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面凍結、增益失衡和雲台失控等常見攝像頭故障以及惡意遮擋和破壞監控設備的不法行為做出准確判斷，並自動記錄所有的檢測結果，生成報表。以便用戶輕松維護市公共安全圖像資源系統。

技術路線

將視頻故障分成視頻信號缺失、視頻清晰度異常、視頻亮度異常、視頻雜訊、視頻雪花、視頻偏色、畫面凍結、PTZ運動失控八種類型。其中視頻信號缺失、隨著「平安城市」的廣泛建設，各大城市已經建有大量的視頻監控系統，雖然監控系統己經廣泛地存在於銀行、商場、車站和交通路口等公共場所，但是在公安工作中，由於設備或者其他條件的限制，案情發生後的圖像回放都存在圖像不清晰，數據不完整的問題，無法為案件的及時偵破提供有效線索。經常出現嫌疑人面部特徵不清晰、難以辨認、嫌疑車輛車牌模糊無法辨認等問題，這給公安部門破案、法院的取證都帶來了極大的麻煩。隨著平安城市的推廣、各地各類監控系統建設的進一步推進，此類問題將會越來越凸顯。

模糊圖像產生的原因

造成圖像模糊的原因很多，聚焦不準、光學系統的像差、成像過程中的相對運動、大氣湍流效應、低光照、環境隨機雜訊等都會導致圖像模糊。另外圖像的編解碼、傳輸過程都可能導致圖像的進一步模糊。總體來說，造成圖像模糊的主要原因如下：

· 鏡頭聚焦不當、攝像機故障等;

· 傳輸太遠、視頻線老化、環境電磁干擾等;

· 攝像機護罩視窗或鏡頭受臟污、受遮擋等;

· 大霧、沙塵、雨雪等惡劣環境影響;

· 由視頻壓縮演算法和傳輸帶寬原因導致的模糊;

· 攝像機解析度低，欠采樣成像;

· 光學鏡頭的極限解析度和攝像機不匹配導致的模糊;

· 運動目標處於高速運動狀態導致的運動模糊等;

……

模糊圖像常用解決方案

對於模糊圖像處理技術，國內大學和科研機構在多年以前就在研究這些理論和應用，相關文獻也發布了不少，已經取得了一些很好的應用。美國 Cognitech軟體是相當成熟的一套模糊圖像恢復應用軟體，在美國FBI及其他執法機構中已有多年實際應用，其恢復出的圖像可以直接當作法庭證據使用，可見模糊圖像處理技術已經取得了相當的實際應用。

前面提到，造成圖像模糊的原因有很多，要取得比較好的處理效果，不同原因導致的模糊往往需要不同的處理方法。從技術方面來講，模糊圖像處理方法主要分為三大類，分別是圖像增強、圖像復原和超解析度重構。

圖像增強

很多傳統圖像演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、形態學、顏色處理等。就單個來講，這些演算法都比較成熟，相對簡單。但是對於一個具體的模糊圖像，往往需要上面的一種或者多種演算法組合，配合不同的參數才能達到理想的效果。這些演算法和參數的組合進一步發展成為具體的增強演算法，比如「圖像去霧」演算法、「圖像去噪」演算法、「圖像銳化」演算法、「圖像暗細節增強」演算法等等。這些演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量。

綜合使用形態學、圖像濾波和顏色處理等演算法可以實現圖像去霧的演算法，圖1是一個去霧演算法的實際使用效果，類似的圖像增強演算法還有很多，不再一一列舉。圖像復原

圖像復原與圖像增強技術一樣，也是一種改善圖像質量的技術。圖像復原是根據圖像退化的先驗知識建立一個退化模型，然後以此模型為基礎，採用各種逆退化處理方法逐步進行恢復，從而達到改善圖像質量的目的。

圖像復原和圖像增強是有區別的，兩者的目的都是為了改善圖像的質量。但圖像增強不考慮圖像是如何退化的，只有通過試探各種技術來增強圖像的視覺效果，而圖像復原就完全不同，需要知道圖像退化過程的先驗知識，據此找出一種相應的逆過程方法，從而得到復原的清晰圖像。圖像復原主要取決於對圖像退化過程的先驗知識所掌握的精確程度。

對由於離焦、運動、大氣湍流等原因引起的圖像模糊，圖像復原的方法效果較好，常用的演算法包括維納濾波演算法、小波演算法、基於訓練的方法等。圖3是使用維納濾波解決運動模糊圖像的例子，取得了很好的復原效果。在知道退化模型的情況下，相對圖像增強來說，圖像復原可以取得更好的效果。圖像超解析度重構

現有的監控系統主要目標為宏觀場景的監視，一個攝像機，覆蓋一個很大的范圍，導致畫面中目標太小，人眼很難直接辨認。這類由於欠采樣導致的模糊占很大比例，對於由欠采樣導致的模糊需要使用超解析度重構的方法。

超解析度復原是通過信號處理的方法，在提高圖像的解析度的同時改善採集圖像質量。其核心思想是通過對成像系統截止頻率之外的信號高頻成分估計來提高圖像的解析度。超解析度復原技術最初只對單幅圖像進行處理，這種方法由於可利用的信息只有單幅圖像，圖像復原效果有著固有的局限。序列圖像的超解析度復原技術旨在採用信號處理方法通過對序列低解析度退化圖像的處理來獲得一幅或者多幅高解析度復原圖像。由於序列圖像復原可利用幀間的額外信息，比單幅復原效果更好，是當前的研究熱點。

序列圖像的超解析度復原主要分為頻域法和空域法兩大類，頻域方法的優點是：理論簡單，運算復雜度低，缺點是：只局限於全局平移運動和線性空間不變降質模型，包含空域先驗知識的能力有限。空域方法所採用的觀測模型涉及全局和局部運動、空間可變模糊點擴散函數、非理想亞采樣等，而且具有很強的包含空域先驗約束的能力。常用的空域法有非均勻插值法、迭代反投影方法（IBP）、凸集投影法（POCS）、最大後驗估計法（MAP）、最大似然估計法 （ML）、濾波器法等，其中，MAP和POCS二方法研究較多，發展空間很大。對於具體的演算法，不是本文的重點，這里不做詳細介紹。圖五是一個使用多幀低解析度圖像超解析度重構的例子。

模糊圖像處理技術的關鍵和不足

雖然很多模糊圖像的處理方法在實際應用中取得了很好的效果，但是當前仍然有一些因素制約著模糊圖像處理的進一步發展，主要如下。

演算法的高度針對性

絕大部分的模糊圖像處理演算法只適用於特定圖像，而演算法本身無法智能決定某個演算法模塊的開啟還是關閉。舉例來說，對於有霧的圖像，「去霧演算法」可以取得很好的處理效果，但是作用於正常圖像，反而導致圖像效果下降，「去霧演算法」模塊的打開或者關閉需要人工介入。

演算法參數復雜性

模糊圖像處理裡面所有的演算法都會包含大量的參數，這些參數的選擇需要和實際的圖像表現相結合，直接決定最終的處理效果。就目前的演算法，還沒有辦法智能地選擇哪些是最優的參數。

演算法流程的經驗性

由於實際圖像非常復雜，需要處理多種情況，這就需要一個演算法處理流程，對於一個具體的模糊視頻，採用什麼樣的處理流程很難做到自動選擇，需要人工選擇一個合適的方法，只能靠人的經驗。

結語

由於環境、線路、鏡頭、攝像機等影響，監控系統建成並運營一段時間後，都會出現一部分的視頻模糊不清的問題。

總體來說，雖然模糊圖像處理演算法已經取得了非常廣泛的應用，但是圖像演算法畢竟有局限性，不能將所有問題都寄希望於圖像演算法，對於不同種類的模糊問題，要區別對待。對於由鏡頭離焦、灰塵遮擋、線路老化、攝像機故障等造成的模糊或者圖像質量下降，在視頻診斷系統的幫助下，一定要及時維修，從源頭上解決問題。對於低光照等優先選擇日夜兩用型高感光度攝像機，對於雨霧、運動和欠采樣等造成的圖像質量下降，可以藉助於「視頻增強伺服器」包含的各種模糊圖像處理演算法來提升圖像質量。喜歡此內容的人還喜歡
17個教師常用網站推薦給你，再也不用到處找資源了
17個教師常用網站推薦給你，再也不用到處找資源了 ...
高校教師服務工作室
不喜歡
不看的原因
確定
內容質量低 不看此公眾號
什麼是水磨石？被設計師玩出新高度
什麼是水磨石？被設計師玩出新高度 ...
聯盟設計庫
不喜歡
不看的原因
確定
內容質量低 不看此公眾號

⑷ 圖像處理應用實例：高斯模糊原理與演算法

小知識：
高斯模糊是圖像處理中廣泛使用的技術、通常用它來減小雜訊以及降低細節層次。這種模糊技術生產的圖像的視覺效果是好像經過一個半透明的屏幕觀察圖像。高斯模糊也用語計算機視覺演算法中的預處理階段以增強圖像在不同尺寸下的圖像效果。
通常，圖像處理軟體會提供「模糊」(blur)濾鏡，使圖片產生模糊的效果。
「模糊」的演算法有很多種，其中有一種叫做「高斯模糊」(Gaussian
Blur)。它將正態分布(又名「高斯分布」)用於圖像處理。
本文介紹「高斯模糊」的演算法，你會看到這是一個非常簡單易懂的演算法。本質上，它是一種數據平滑技術(data
smoothing)，適用於多個場合，圖像處理恰好提供了一個直觀的應用實例。
一、高斯模糊的原理
所謂「模糊」，可以理解成每一個像素都取周邊像素的平均值。
上圖中，2是中間點，周邊點都是1。
「中間點」取「周圍點」的平均值，就會變成1。在數值上，這是一種「平滑化」。在圖形上，就相當於產生「模糊」效果，「中間點」失去細節。

⑸ 在圖像處理中有哪些演算法

太多了，去找本書看看吧！給個大概的介紹好了
圖像處理主要分為兩大部分：
1、圖像增強
空域方法有 直方圖均衡化
灰度線性變化
線性灰度變化
分段線性灰度變化
非線性灰度變化（對數擴展
指數擴展）

圖像平滑
領域平均法（加權平均法
非加權領域平均法）
中值濾波
圖像銳化
Roberts運算元
Sobel運算元
拉普拉斯運算元

頻域方法有
低通濾波
理想低通濾波
巴特沃斯低通濾波
指數低通濾波
梯形低通濾波
高通濾波
理想高通濾波
巴特沃斯高通濾波
指數高通濾波
梯形高通濾波
彩色圖像增強（真彩色、假彩色、偽彩色增強）
2、圖像模糊處理
圖像模糊處理
運動模糊（維納濾波
最小均方濾波
盲卷積
……
）

高斯模糊（維納濾波
最小均方濾波
盲卷積
……
）
圖像去噪處理
高斯雜訊
（維納濾波
樣條插值
低通濾波
……
）
椒鹽雜訊
（中值濾波
……
）

⑹ ae楂樻柉妯＄硦鐨勭壒鐐

ae楂樻柉妯＄硦鐨勭壒鐐癸細
1銆佹ā緋婃晥鏋滐細楂樻柉妯＄硦閫氳繃搴旂敤楂樻柉鍑芥暟瀵瑰浘鍍忚繘琛屽嵎縐鎿嶄綔錛屼嬌鍥懼儚涓鐨勭粏鑺傚彉寰楁ā緋娿傛ā緋婄▼搴﹀彇鍐充簬鎵浣跨敤鐨勯珮鏂鏍哥殑鏍囧噯宸銆傝緝澶х殑鏍囧噯宸浼氬艱嚧鏇村己鐑堢殑妯＄硦鏁堟灉銆
2銆佸鉤婊戠粏鑺傦細楂樻柉妯＄硦鍙浠ュ鉤婊戝浘鍍忎腑鐨勭粏鑺傚拰鍣澹幫紝鍑忓皯鍥懼儚涓鐨勯敮榻垮拰棰楃矑鎰熴傝繖瀵逛簬涓浜涘浘鍍忓勭悊浠誨姟錛屽傚幓闄ゅ櫔澹般佸鉤婊戣疆寤撶瓑闈炲父鏈夌敤銆
3銆佽繛緇鎬э細楂樻柉妯＄硦鍏鋒湁騫蟲粦涓旇繛緇鐨勭壒鎬с傚畠鍦ㄥ嵎縐鎿嶄綔涓浣跨敤楂樻柉鏍革紝璇ユ牳鍦ㄦｆ佸垎甯冧腑鍛堢幇閽熷艦鏇茬嚎銆傝繖縐嶈繛緇鎬т嬌寰楁ā緋婃晥鏋滃湪鍥懼儚涓婂憟鐜拌嚜鐒惰繃娓★紝涓嶄細浜х敓鏄庢樉鐨勮竟緙樼嚎鏉°
4銆佽＄畻鏁堢巼錛氱浉姣斿叾浠栦竴浜涙洿澶嶆潅鐨勫浘鍍忔ā緋婄畻娉曪紝楂樻柉妯＄硦鍏鋒湁杈冮珮鐨勮＄畻鏁堢巼銆傝繖浣垮緱瀹冩垚涓鴻稿氬疄鏃跺浘鍍忓簲鐢ㄧ殑甯哥敤閫夋嫨銆