销售图像模糊处理系统来电咨询「在线咨询」

很多---设备或是照相设备在录像的时候总会因为各种各样的原因导致图像不是很清晰，随着知识和科技的发展出现了，模糊图像处理系统，下面就由神博来先来简单讲解一下图像处理和计算机视觉的分类吧。

图像处理和计算机视觉的分类

按照当前流行的分类方法，可以分为以下三部分：

a.图像处理：对输入的图像做某种变换，输出仍然是图像，基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。比较典型的有图像变换，图像增强，图像去噪，图像压      缩，图像恢复，二值图像处理等等。基于阈值的图像分割也属于图像处理的范畴。一般处理的是单幅图像。

b.图像分析：对图像的内容进行分析，提取有意义的特征，以便于后续的处理。处理的仍然是单幅图像。

c.计算机视觉：对图像分析得到的特征进行分析，提取场景的语义表示，让计算机具有人眼和人脑的能力。这时处理的是多幅图像或者序列图像，当然也包括部分单幅图像。

高斯模糊是图像处理中几乎每个程序员都或多或少听过的名词，但是对其原理大家可能并不了解，只知道通过高斯模糊能实现图像毛玻璃效果，下面就由模糊图像处理系统厂家神博来讲一讲吧。

图像处理中基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的---内容：高斯滤波器；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。接着，我们从头实现了一个java版本的高斯模糊算法，以及实现rendersc ript版本。由于我们自己实现的java版本的高斯模糊算法的效率太低，因此---介绍比较有名的高斯模糊的开源项目：blurry以及blurkit-android。

blurdemo是本文的配套demo：demo1：java版本的高斯模糊的简单实现。demo2：rendersc ript的高斯模糊实现。demo3：blurkit-android的基本使用。demo4：blurry的基本使用。卷积本文只讨论图像，而图像可以表示为二维矩阵，其中每个元素为argb像素值，因此这里讨论二维矩阵的卷积操作。卷积convolution是图像处理中基本的操作，就是一个二维矩阵am*n和一个二维矩阵bm*n做若干操作，生成一个新的二维矩阵cm*n，其中m和n远小于m和n，b称为卷积核kernel，又称滤波器矩阵或模板。图像去噪声图像去噪声是建立在数学模型基础上的，目前常用的数学模型有两种，即加性噪声模型和乘性噪声模型。

我们在微信里面会遇到一些模糊的想图片，那么，怎么样将图片模糊图像处理呢？有怎么样的方法呢？下面就由-模糊图像处理呢——神博为大家讲一讲吧。

模糊图像特点分析

　　模糊图像有很多来源，但手机和监控系统是其主要来源。由于手机便于携带，可---随地的拍摄照片和视频，但是由于很多手机拍摄的图像不清晰，因此手机成为模糊图像的主要来源之一。监控系统在很多重要的场所都有覆盖，给寻物以及刑事检查等带来很大的方便。但是很多监控系统的分辨率较低，所拍摄的图像也往往模糊不清，因此，监控系统也是模糊图像的主要来源之一。此外，还有---机、电脑---头等来源的模糊图像。智能化设备管理技术是利用系统管理平台软件的设备管理服务，对所有的监控设备包括---机、云台、编码器和系统服务器进行不间断的实时监测，当发现故障时能及时通过各种方式告警，提示维护人员及时处置。

这些模糊图像具有以下特点：

1单个处理对象有效像素较少；2图像噪声水平高且噪声类型复杂；3图像模糊不清晰。由于模糊图像自身的特点，使其无法清晰辨认，因此必须要用模糊图像处理技术对其进行处理。