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| 東莞監(jiān)控系統(tǒng)公司發(fā)表關于去模糊原理 |
| 添加日期：2017-11-16 17:23:02 編輯：力豐科技 來源：www.momazhisheng.com 閱讀次數(shù)：2812 |
卷積是一個數(shù)學術語，通俗地說，就是我們可以認為這三種模糊圖像中，每一個像素點的值都是該模糊圖像對應的清晰圖像中某些像素值的加權和，也就是模糊圖像的一個點包含了原始清晰圖像中的許多點的信息。東莞監(jiān)控系統(tǒng)公司表示加權像素的范圍和權重，可以寫成一個模糊核，矩陣。對實際應用中的模糊圖像而言，模糊核是遠小于圖像尺寸的。反映到圖像上，就是模糊區(qū)域是遠遠小于圖像尺寸的。
既然空間一直模糊可以建模為一個二維卷積問題，那么去除空間一致模糊就是一個二維反卷積問題。
圖像的反卷積算法大致分為兩類，一是圖像的非盲目反卷積。也就是圖像的模糊核是已知的，問題就在于如何更好地恢復原始圖像，并且抑制噪聲對結果的影響；二是盲目反卷積，即無需用戶介入，算法內部自動或迭代地估計出模糊核，再對圖像做非盲目反卷積，主要問題在于如何更準確地估計圖像的模糊核。
我們知道，卷積在進過傅里葉變換后在頻域表現(xiàn)為乘法，所以在已知圖像退化方程PSF對應模糊核時，用退化后的圖像I和點擴散方F分別進行傅里葉變換后相除便可得到最終的原始圖像。原理大致如此，但如果直接這樣處理，缺點也是顯而易見的，其一就是在這個卷積過程中沒有考慮到圖像噪聲的影響。為此，發(fā)展出了各種各樣的去模糊算法。
常見的非盲目反卷積算法有：直接逆濾波法、維納濾波法、RL算法。這些都屬于經(jīng)典算法，還有近年發(fā)展起來，現(xiàn)在依然不斷更新的基于變分模型的正則化方法。
東莞監(jiān)控工程公司認為目前能實現(xiàn)去模糊功能的圖像處理產(chǎn)品還是比較多的，比如美國的識慧、荷蘭的影博士等，其原理大都是基于非盲目反卷積的，即需要用戶預先估計出模糊核，才可以進行去模糊處理。比如去運動模糊，需用戶估計出運動方向和運動距離。散焦模糊，則需估計出散焦半徑。但還有些公司的產(chǎn)品可以提供一些自動化處理功能，比如東方網(wǎng)力的“警用圖像處理系統(tǒng)”、支持一鍵去模糊。只需框選出圖像需要處理的部分，算法就可自動給出去模糊后的運算結構，無需任何參數(shù)設置。這樣的功能，無疑大大方便了用戶的使用。
在使用軟件圖像去模糊功能時，通常都需要在判定模糊類型的基礎上判定運動方向和運動距離。實戰(zhàn)中常見的就是運動模糊和散焦模糊，目前也只有這兩種類型才能達到比價好的處理效果。這兩者的區(qū)別還是比較明顯的：運動模糊經(jīng)常發(fā)生在快速運動的目標上，且在圖像細節(jié)上可看到各像素點有明顯的拖尾現(xiàn)象，比如行駛中的汽車；散焦模糊經(jīng)常發(fā)生在鏡頭聚焦不當、攝像機故障等情況下，可看到各像素點呈發(fā)散狀向四周擴散。
本篇新聞由東莞監(jiān)控系統(tǒng)www.momazhisheng.com力豐科技整理發(fā)表。 |
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