造成图像模糊的原因有很多,要取得比较好的处理效果,不同原因导致的模糊往往需要不同的处理方法。那么,模糊图像处理方法是怎么样的呢?下面就由神博为大家讲一讲吧。
图像增强
很多传统图像算法都可以减轻图像的模糊程度,比如图像滤波、几何变换、对比度拉伸、直方图均衡、空间域锐化、亮度均匀化、形态学、颜色处理等。就单个来讲,这些算法都比较成熟,相对简单。但是对于一个具体的模糊图像,往往需要上面的一种或者多种算法组合,配合不同的参数才能达到理想的效果。这些算法和参数的组合进一步发展成为具体的增强算法,比如“图像去雾”算法、“图像去噪”算法、“图像锐化”算法、“图像暗细节增强”算法等等。这些算法都不同程度提高了图像清晰度,很大程度---了图像。
综合使用形态学、图像滤波和颜色处理等算法可以实现图像去雾的算法。
造成图像模糊的原因有很多,且不同原因导致的模糊图像需要不同的方法来进行处理,从技术方面来讲,模糊图像处理方法主要分为三大类,分别是图像增强、图像复原和超分辨率重构,下面模糊图像处理系统厂家神博来为大家讲一讲吧。
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图像模糊的原理,青岛图像模糊处理系统,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。
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