圖像類型有多種多樣，風(fēng)景照，照或者二維碼等等，不同圖像蘊(yùn)含的信息也不同，簡(jiǎn)單的像二維碼，想要了解更多相關(guān)信息就關(guān)注神博吧。

在對(duì)圖像信息的提取過程中，圖像處理至關(guān)重要。圖像處理可以幫助我們提取，理解甚至改變圖像信息。就拿亞洲四大邪術(shù)之一的修圖術(shù)為例，有以下幾種操作：合照中把別人馬賽克，留下自己——這是幫助我們突出理解圖片信息； 把自己拍丑的圖片P美——除去噪音，恢（扭）復(fù)（曲）圖片信息；把自己和男神女神P張合影————這是添加圖片信息。監(jiān)控系統(tǒng)中的多個(gè)環(huán)節(jié)，主要包括圖像的采集、壓縮處理、傳輸或存儲(chǔ)、解壓縮和顯示等部分，其中任何一個(gè)上游環(huán)節(jié)出了問題，對(duì)圖像質(zhì)量的影響。

正因?yàn)榇蠹覍?duì)圖片數(shù)據(jù)如此看重，因此都希望能夠控制自己傳達(dá)給別人的數(shù)據(jù)信息，因此老少咸宜的圖像信息處理的手段自然而然成為大家的需求。在松鼠看來，這也是為什么美顏修圖軟件層出不窮，圖像質(zhì)量成為手機(jī)新賣點(diǎn)的原因。

高斯模糊是圖像處理中幾乎每個(gè)程序員都或多或少聽過的名詞，但是對(duì)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；算法實(shí)現(xiàn)：（1）頻域法1)對(duì)模糊圖像進(jìn)行灰度化，并計(jì)算其二維傅里葉變換。接著，我們從頭實(shí)現(xiàn)了一個(gè)Java版本的高斯模糊算法，以及實(shí)現(xiàn)Renderscript版本。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(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。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(gè)元素為ARGB像素值，因此這里討論二維矩陣的卷積操作?？沼蚍椒ㄋ捎玫挠^測(cè)模型涉及全局和局部運(yùn)動(dòng)、空間可變模糊點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)、非理想亞采樣等，而且具有很強(qiáng)的包含空域先驗(yàn)約束的能力。卷積（Convolution）是圖像處理中基本的操作，就是一個(gè)二維矩陣A（M*N）和一個(gè)二維矩陣B（m*n）做若干操作，生成一個(gè)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。

雖然很多模糊圖像的處理方法在實(shí)際應(yīng)用中取得了很好的效果，但是當(dāng)前仍然有一些因素制約著模糊圖像處理的進(jìn)一步發(fā)展。下面就由神博為大家簡(jiǎn)單講解一下。

算法的高度針對(duì)性 　　

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(wú)法智能決定某個(gè)算法模塊的開啟還是關(guān)閉。舉例來說，對(duì)于有霧的圖像，“去霧算法”可以取得很好的處理效果，但是作用于正常圖像，反而導(dǎo)致圖像效果下降，“去霧算法”模塊的打開或者關(guān)閉需要人工介入。造成圖像模糊的原因很多，聚焦不準(zhǔn)、光學(xué)系統(tǒng)的像差、成像過程中的相對(duì)運(yùn)動(dòng)、大氣湍流效應(yīng)、低光照、環(huán)境隨機(jī)噪聲等都會(huì)導(dǎo)致圖像模糊，下面神博為大家簡(jiǎn)單講一講吧。