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(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；接著，我們從頭實現(xiàn)了一個Java版本的高斯模糊算法，以及實現(xiàn)Renderscript版本。系統(tǒng)最早于1998年即使用該專利技術(shù)進行實時多畫面圖像分離捕1捉和存儲。由于我們自己實現(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(xiàn)?；驹恚狐c擴散函數(shù)PSF主要有兩個重要參數(shù)：（1）模糊方向。Demo2：Renderscript的高斯模糊實現(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(yuǎn)小于M和N，B稱為卷積核（kernel），又稱濾波器矩陣或模板。

    智能化設(shè)備管理技術(shù)是利用系統(tǒng)管理平臺軟件的設(shè)備管理服務(wù)，對所有的監(jiān)控設(shè)備包括攝像機、云臺、編碼器和系統(tǒng)服務(wù)器進行不間斷的實時監(jiān)測，當(dāng)發(fā)現(xiàn)故障時能及時通過各種方式告警，提示維護人員及時處置，關(guān)于圖像模糊處理的相關(guān)知識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。圖像復(fù)原和圖像增強是有區(qū)別的，兩者的目的都是為了改善圖像的質(zhì)量。設(shè)暗紋與 x 軸正向夾角為 φ ，運動模糊方向與 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 變換檢測出頻譜暗條紋與水平方向的夾角即可到運動模糊方向。

倒譜法的主要原理是先將退化圖像進行二維傅里葉變換，然后取對數(shù)，再進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，進而通過 Radon 變換得到運動模糊方向

雖然模糊圖像處理算法已經(jīng)取得了非常廣泛的應(yīng)用，但是圖像算法畢竟有局限性，不能將所有問題都寄希望于圖像算法，對于不同種類的模糊問題，要區(qū)別對待。下面就由神博為大家講一講吧。

對于由鏡頭離焦、灰塵遮擋、線路老化、攝像機故障等造成的模糊或者圖像質(zhì)量下降，在視頻診斷系統(tǒng)的幫助下，一定要及時維修，從源頭上解決問題。對于低光照等優(yōu)先選擇日夜兩用型高感光度攝像機，對于雨霧、運動和欠采樣等造成的圖像質(zhì)量下降，可以借助于“視頻增強服務(wù)器”包含的各種模糊圖像處理算法來提升圖像質(zhì)量。因為這些帶外分量在后續(xù)的處理中會引起混疊效應(yīng)，產(chǎn)生無意義的高頻分量，而編碼器還得對它們進行編碼，浪費不少寶貴的編碼比特。