濟南神博信息技術有限公司專業(yè)從事國際視頻圖像智能分析處理技術、模式識別技術、數學模型、智能識別終端、計算機軟硬件等嵌入式軟件與相應安檢產品、刑偵產品、行業(yè)產品的研發(fā)、生產、銷售與服務。公司經過不斷的技術換代和軟件升級，研發(fā)了一系列的車底安檢產品，已能滿足不同的終端用戶的需求，目前在國內彩色車底掃描市場占有率在90%以上。濟南神博信息技術有限公司是由山東大學計算機信息領域專家創(chuàng)辦，擁有一支由相關博士、碩士組成的強大研發(fā)團隊。

問題現象1：球機遠距離正常，近距離物體聚焦不清楚，模糊問題原因：球機一般是做遠距離監(jiān)控的，所以球機默認是有樶新聚焦限制的，在限制范圍內是不做聚焦的。

解決方法：根據具體場景，調節(jié)球機樶小聚焦限制的距離

網絡球機，可以網頁登陸球機，配置，高及配置，圖像里設置樶小聚焦限制。模擬球機，進入球機菜單，系統(tǒng)設置，機芯設置，調節(jié)樶小聚焦限制。

問題現象2：下雨天出現圖像局部或全部模糊問題原因：下雨天或空氣潮濕，雨水打濕了玻璃罩的外面或者玻璃罩里面凝結了水珠，透過鏡頭看到的都是圖像模糊。

解決方法：首先區(qū)分是外部打濕還是內部起霧，如果是外面被雨水打濕，是正?，F象，天氣晴朗之后就會正常，或者使用帶雨刷功能的設備。如果是內部起霧，與安裝施工有關，可以檢查一下護罩，球機筒機返回售后檢測。

問題現象3：攝像機外罩臟污引起的圖像局部模糊問題原因：攝像機長時間使用外罩產生臟污，這些都是在景深之外，看到的就是局部模糊，或者攝像機上有外罩上有蜘蛛網，晚上紅外光返回來，看到就是很多條紋或者一片白。

解決方法：按照要求對攝像機外罩做好定期清理。

“數據的定義有強烈的時代特征……圖像是一種重要的數據。但是在一百年前，認為圖像不是數據。下面神博將為大家講一講圖像的一些相關知識。

我們肉眼凡胎中所見的這個美妙的世界，根本記錄不下來，都沒有辦法記錄圖像，怎么談得上分析呢？但是今天，數碼成像技術的成熟讓所有的圖像都能夠以非常高的分辨率被記錄下來，然后進行分析，然后支撐很多有趣的應用。”

近些年來，圖像數據處理方法日新月異，許多實際應用如雨后春筍般不斷涌出，從傳統(tǒng)的人臉識別，物品識別到我們手機上的P圖軟件，以及正在飛速發(fā)展的ai癥圖像識別，圖像數據的應用有著非常廣闊的前景。

高斯模糊是圖像處理中幾乎每個程序員都或多或少聽過的名詞，但是對其原理大家可能并不了解，只知道通過高斯模糊能實現圖像毛玻璃效果，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；圖像復原的算法也有很多種，常用的有維納濾波Richard-Lucy算法、小波域算法、空間域算法、基于訓練的方法、防抖動算法。隨后介紹高斯模糊的核心內容：高斯濾波器；接著，我們從頭實現了一個Java版本的高斯模糊算法，以及實現Renderscript版本。由于我們自己實現的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單實現。Demo2：Renderscript的高斯模糊實現。Demo3：BlurKit-Android的基本使用。Demo4：Blurry的基本使用。圖像增強很多傳統(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、對比度拉伸、直方圖均衡、空間域銳化、亮度均勻化、形態(tài)學、顏色處理等。卷積本文只討論圖像，而圖像可以表示為二維矩陣，其中每個元素為ARGB像素值，因此這里討論二維矩陣的卷積操作。卷積（Convolution）是圖像處理中基本的操作，就是一個二維矩陣A（M*N）和一個二維矩陣B（m*n）做若干操作，生成一個新的二維矩陣C（M*N），其中m和n遠小于M和N，B稱為卷積核（kernel），又稱濾波器矩陣或模板。

圖像模糊是什么呢？然而圖像中的像素每一個都有自己的像素值，這些像素值決定了圖像終的顯示。一幅模糊的圖，像素點之間的差別小。下面就由神博為大家講一講怎么樣解決圖像模糊吧。

簡單的方法就是直接取所需處理像素值的周邊半徑內平均來作為它自身的像素信息，對圖像內所有像素點都可以這么處理，另外邊界點需要另外找處理方法。

還可以采取正態(tài)分布取權值的做法來取平均值，因為實際上圍繞一個特定的像素點，離它越遠，和它的相似度就越低，對它們處理的權重也應該越低，而正態(tài)分布恰好是一個山型函數可以圍繞著這一個特定的像素點取半徑進行處理。

然而實際情況下，正態(tài)分布雖說有理有據，但是效率不是很高，所以可以取多次周邊平均的方法來增加模糊效果。