高斯模糊是圖像處理中幾乎每個(gè)程序員都或多或少聽過的名詞，但是對(duì)其原理大家可能并不了解，只知道通過高斯模糊能實(shí)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；這涉及到監(jiān)控系統(tǒng)中的多個(gè)環(huán)節(jié)，從上游的實(shí)際場(chǎng)景，到中間的傳輸網(wǎng)絡(luò)，再到下游的用戶終端，主要包括圖像的采集、壓縮處理、傳輸或存儲(chǔ)、解壓縮和顯示等部分，其中任何一個(gè)上游環(huán)節(jié)出了問題，對(duì)圖像質(zhì)量的影響都不是下游環(huán)節(jié)能夠糾正或補(bǔ)救的。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(shí)現(xiàn)了一個(gè)Java版本的高斯模糊算法，以及實(shí)現(xiàn)Renderscript版本。由于我們自己實(shí)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(xiàng)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(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。Demo2：Renderscript的高斯模糊實(shí)現(xiàn)。Demo3：BlurKit-Android的基本使用。Demo4：Blurry的基本使用。在知道退化模型的情況下，相對(duì)圖像增強(qiáng)來說，圖像復(fù)原可以取得更好的效果。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(gè)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(gè)二維矩陣A（M*N）和一個(gè)二維矩陣B（m*n）做若干操作，生成一個(gè)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。

我們?cè)谖⑿爬锩鏁?huì)遇到一些模糊的想圖片，那么，怎么樣將圖片模糊圖像處理呢？有怎么樣的方法呢？下面就由專業(yè)的模糊圖像處理呢——神博為大家講一講吧。

模糊圖像特點(diǎn)分析

　　模糊圖像有很多來源，但手機(jī)和監(jiān)控系統(tǒng)是其主要來源。由于手機(jī)便于攜帶，可隨時(shí)隨地的拍攝照片和視頻，但是由于很多手機(jī)拍攝的圖像不清晰，因此手機(jī)成為模糊圖像的主要來源之一。監(jiān)控系統(tǒng)在很多重要的場(chǎng)所都有覆蓋，給尋物以及檢查等帶來很大的方便。但是很多監(jiān)控系統(tǒng)的分辨率較低，所拍攝的圖像也往往模糊不清，因此，監(jiān)控系統(tǒng)也是模糊圖像的主要來源之一。隨著圖像高清晰度的增加，由于采樣率的限制，絕大多數(shù)成像系統(tǒng)都存在不同的混疊現(xiàn)象。此外，還有攝像機(jī)、電腦攝像頭等來源的模糊圖像。

這些模糊圖像具有以下特點(diǎn)：

（1）單個(gè)處理對(duì)象有效像素較少；（2）圖像噪聲水平高且噪聲類型復(fù)雜；（3）圖像模糊不清晰。由于模糊圖像自身的特點(diǎn)，使其無法清晰辨認(rèn)，因此必須要用模糊圖像處理技術(shù)對(duì)其進(jìn)行處理。

由于預(yù)處理對(duì)于監(jiān)控模糊圖像處理有這極大的作用，業(yè)界對(duì)視頻信號(hào)的預(yù)處理越來越重視。下面就由神博為大家講一講預(yù)處理的作用吧，希望可以幫助到大家。

預(yù)處理的作用

視頻預(yù)處理的個(gè)作用是提高編碼視頻的質(zhì)量。在實(shí)際的視頻監(jiān)控的應(yīng)用中，不像娛樂視頻，往往有高質(zhì)量的攝像機(jī)、良好的演播室拍攝環(huán)境和專業(yè)技術(shù)人員的時(shí)時(shí)人為干預(yù)，因此可以保證得到的高質(zhì)量的采集視頻。而視頻監(jiān)控系統(tǒng)由于成本、環(huán)境等因素影響，所獲取的原始視頻質(zhì)量并不高，甚至很低。圖像復(fù)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(xùn)練的方法、防抖動(dòng)算法。例如，由于環(huán)境、噪聲、光照、運(yùn)動(dòng)等影響，往往所采集的圖像常常出現(xiàn)模糊、扭曲、噪點(diǎn)、太亮或太暗、彩色不鮮明、……。