聊城图像模糊处理系统-图像模糊处理系统介绍-神博(商家)

济南神博信息技术有限公司是由山东大学计算机信息领域---创办，拥有一支由相关博士、硕士组成的---研发团队。从事国际视频图像智能分析处理技术、模式识别技术、数学模型、智能识别终端、计算机软硬件等嵌入式软件与相应安检产品、---产品、行业产品的研发、生产、销售与服务，下面就由模糊图像处理系统来简单讲一讲图像模糊的原因吧。

1、模糊图像（运动、虚焦等等）处理

问题原因：

视频图像模糊是由多种物理因素造成的。例如运动、虚焦以及---的 干扰，水蒸气等紊动对光信号的干扰。

解决方案：

利用系统的自动运动匹配技术和运动去模糊即可得到清晰的图像。

2、多画面自动分离技术

问题原因：

由于银行、楼宇、商场的监控多为多画面图像，因此造成了录像带在播放 过程中闪烁、跳跃，导致画面捕1捉困难。

解决方案：

利用多画面视频分离技术可以将几乎所有格式的录像带进行实时的多画 面图像全自动或手动分离，并可选择地进行实时图像捕1捉和储存。

系统早于1998年即使用该---技术进行实时多画面图像分离捕1捉和存储。

3、视频重建技术

问题原因：

这是银行监控系统拍摄下来的照片，但是照片模糊不清晰。

解决方案：

利用去交叉和视频重建技术，可以得到能够辨认的照片。噪声干扰图像处理技术。

模糊图像特殊处理在一般工作生活中用的比较少，图像模糊处理系统介绍，下面就由神博将重点介绍模糊图像特殊处理，也是重要的处理技术，神博为大家讲一讲吧。

图像去噪声

图像去噪声是建立在数学模型基础上的，目前常用的数学模型有两种，即加性噪声模型和乘性噪声模型。加性噪声模型是把观测图像看成是由清晰图像加上噪声得到的；乘性噪声模型把观测图像看成由清晰图像乘以噪声得到的。其中，的模型是加性噪声模型。

无论是哪种数学模型，其原理基本相同，即假设清晰图像和噪声具有一定的先验条件，其中噪声的先验模型较为简单，一般被认为是高斯白噪声或是满足特定形式分布的随机噪声，个别情况下考虑特殊的噪声。与噪声的先验模型相比，清晰图像的先验模型则相对复杂。随着人们对图像去噪声的深入研究，目前人们已经建立了多种噪声模型和清晰图像模型。而模糊图像去噪声的算法实际上就是不同的噪声模型和清晰图像模型相组合，加上不同的求解方法，就构成了形形色1色的去噪声算法。由于噪声模型和清晰图像模型数量多，因此去噪声算法也有很多算法，但是目前常用的算法有滤波技术、小波域算法、空间域算法、基于训练的算法、时空结合的算法