智能化設(shè)備管理技術(shù)是利用系統(tǒng)管理平臺(tái)軟件的設(shè)備管理服務(wù)，對(duì)所有的監(jiān)控設(shè)備包括攝像機(jī)、云臺(tái)、編碼器和系統(tǒng)服務(wù)器進(jìn)行不間斷的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)故障時(shí)能及時(shí)通過各種方式告警，提示維護(hù)人員及時(shí)處置，關(guān)于圖像模糊處理的相關(guān)知識(shí)就由圖像模糊處理系統(tǒng)廠家——神博來簡單講一講吧

頻域法的原理是將退化圖像進(jìn)行二維傅里葉變換，得到具有相互平行的規(guī)則明暗條紋的頻譜。提高視頻質(zhì)量意味著提高最終用戶的觀看滿意度，提高編碼效率則意味著在同樣的碼率限制下可以傳輸更高質(zhì)量的視頻。設(shè)暗紋與 x 軸正向夾角為 φ ，運(yùn)動(dòng)模糊方向與 x 軸夾角為 θ ，圖像尺寸為 M × N,根據(jù)傅里葉變換的時(shí)頻特性可以知道，可通過公式 tan(θ) = tan(φ ? 90°) × M/N  得到模糊角度 θ ,因此只要通過 Radon 變換檢測(cè)出頻譜暗條紋與水平方向的夾角即可到運(yùn)動(dòng)模糊方向。

倒譜法的主要原理是先將退化圖像進(jìn)行二維傅里葉變換，然后取對(duì)數(shù)，再進(jìn)行反傅里葉變換得到退化圖像的倒頻譜,分離出退化圖像的模糊信息，進(jìn)而通過 Radon 變換得到運(yùn)動(dòng)模糊方向

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?qū)е碌哪：枰煌奶幚矸椒?。那么?strong>模糊圖像處理方法是怎么樣的呢？下面就由神博為大家講一講吧。

圖像增強(qiáng)

很多傳統(tǒng)圖像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(duì)比度拉伸、直方圖均衡、空間域銳化、亮度均勻化、形態(tài)學(xué)、顏色處理等。卷積（Convolution）是圖像處理中最基本的操作，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。就單個(gè)來講，這些算法都比較成熟，相對(duì)簡單。但是對(duì)于一個(gè)具體的模糊圖像，往往需要上面的一種或者多種算法組合，配合不同的參數(shù)才能達(dá)到理想的效果。這些算法和參數(shù)的組合進(jìn)一步發(fā)展成為具體的增強(qiáng)算法，比如“圖像去霧”算法、“圖像去噪”算法、“圖像銳化”算法、“圖像暗細(xì)節(jié)增強(qiáng)”算法等等。這些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(zhì)量。

綜合使用形態(tài)學(xué)、圖像濾波和顏色處理等算法可以實(shí)現(xiàn)圖像去霧的算法。

大家知道嗎？在視頻偵1查過程中，對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行模糊圖像處理是為了獲得有利于偵1查破案的線索和證據(jù)。下面就由神博為大家講一講吧。

在實(shí)際辦案過程中常常會(huì)遇到監(jiān)控圖像效果不佳的情況，很多細(xì)節(jié)模糊不易識(shí)別分辨，難以獲得有價(jià)值的線索和證據(jù)。這個(gè)時(shí)候我們就需要圖像處理工具來對(duì)不易分辨的圖像進(jìn)行處理，從而獲取為清晰的影像資料，提高視頻監(jiān)控偵1查工作的效率。

現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)主要目標(biāo)為宏觀場(chǎng)景的監(jiān)視，一個(gè)攝像機(jī)，覆蓋一個(gè)很大的范圍，導(dǎo)致畫面中目標(biāo)太小，人眼很難直接辨認(rèn)。這類由于欠采樣導(dǎo)致的模糊占很大比例，對(duì)于由欠采樣導(dǎo)致的模糊需要使用超分辨率重構(gòu)的方法。下面就由神博為大家講一講吧。

圖像超分辨率重構(gòu) 　　

超超分辨率復(fù)原技術(shù)只對(duì)單幅圖像進(jìn)行處理，這種方法由于可利用的信息只有單幅圖像，圖像復(fù)原效果有著固有的局限。人們對(duì)預(yù)處理認(rèn)識(shí)的不斷提高，隨著集成芯片和信號(hào)處理器能力的不斷增強(qiáng)，市場(chǎng)上高質(zhì)量的監(jiān)控產(chǎn)品一定離不開高質(zhì)量的視頻預(yù)處理方法。序列圖像的超分辨率復(fù)原技術(shù)旨在采用信號(hào)處理方法通過對(duì)序列低分辨率退化圖像的處理來獲得一幅或者多幅高分辨率復(fù)原圖像。由于序列圖像復(fù)原可利用幀間的額外信息，比單幅復(fù)原效果更好，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。