吉林图像模糊处理系统-济南神博信息技术公司

现有的监控系统主要目标为宏观场景的监视，一个---机，图像模糊处理系统怎么样，覆盖一个很大的范围，吉林图像模糊处理系统，导致画面中目标太小，人眼很难直接辨认。这类由于欠采样导致的模糊占很---例，对于由欠采样导致的模糊需要使用超分辨率重构的方法。下面就由神博为大家讲一讲吧。

图像超分辨率重构 　　

序列图像的超分辨率复原主要分为频域法和空域法两大类，频域方法的优点是:理论简单，运算复杂度低，缺点是：只局限于全局平移运动和线性空间不变降质模型，包含空域先验知识的能力有限。空域方法所采用的观测模型涉及全局和局部运动、空间可变模糊点扩散函数、非理想亚采样等，而且具有很强的包含空域先验约束的能力。常用的空域法有非均匀插值法、迭代反投影方法(ibp)、凸集投影法(pocs)、大后验估计法(map)、大似然估计法(ml)、滤波器法等，其中，map和pocs二方法研究较多，发展空间很大。

图像模糊的原理，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，---产生模糊的效果。下面就由神博为大家讲一讲模糊图像处理。

算法实现：

（1）频域法

1)     对模糊图像进行灰度化，并计算其二维傅里叶变换；

2)     对傅里叶变换值的动态范围进行压缩；

3)     对压缩后的结果进行循环移位，使其低频成分居中；

4)     用canny算子对压缩居中后的频谱图像进行边缘检测使其二值化；

5)     将二值化后的频谱图做从1°~180°的radon变换；

6)     找出radon变换后的矩阵中的大值，求出其对应的列数 n；

7)     通过公式 tan(θ) = tan(φ ? 90°) × m/n  = tan(n ? 90°) × m/n 求出运动模糊方向。