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| 東莞監(jiān)控系統(tǒng)公司發(fā)表關(guān)于去模糊原理 |
| 添加日期：2017-11-16 17:23:02 編輯：力豐科技 來源：m.92hm.net 閱讀次數(shù)：2778 |
卷積是一個數(shù)學(xué)術(shù)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(yīng)的清晰圖像中某些像素值的加權(quán)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(quán)像素的范圍和權(quán)重，可以寫成一個模糊核，矩陣。對實際應(yīng)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(fù)原始圖像，并且抑制噪聲對結(jié)果的影響；二是盲目反卷積，即無需用戶介入，算法內(nèi)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(zhǔn)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(yīng)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(yù)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(jié)構(gòu)，無需任何參數(shù)設(shè)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(chǔ)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(biāo)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(dāng)、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)m.92hm.net力豐科技整理發(fā)表。 |
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