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解析模糊圖像處理技術在安防領域的應用

作者: 時間:2012-06-01 來源:網絡 收藏

的這些特殊要求都會導致圖像清晰度的下降,反過來又對圖像清晰度有很高的要求,勢必會導致在這里有廣闊的前景。

的局限性

目前受硬件水平、傳輸帶寬以及環(huán)境等因素影響,圖像問題還無法得到徹底解決。

圖像從采集、傳輸、存儲到顯示,任何一個環(huán)節(jié)對圖像質量都很關鍵,任何一個步驟出問題都會影響圖像質量,而且這種影響是不可逆的。所以說,徹底解決圖像模糊問題,需要一個全方位的技術更新。比如,在當前的數(shù)字圖像技術的背景下,編碼技術是影響圖像質量的瓶頸之一,如果出現(xiàn)一種壓縮比高、圖像損失小的編碼算法,當然會一定程度解決因為壓縮導致的圖像模糊問題,不過要實現(xiàn)這種算法效果,通常需要更高的運算代價,所以還需要硬件技術的更新來滿足這樣的算法。

類似超分辨重構的模糊技術,由于其算法的復雜性,目前的常規(guī)設備還很難做到實時處理高清圖像,所以算法的效率仍是目前模糊圖像處理不足的原因之一,這就需要從算法和硬件兩方面入手,提高算法效率,同時也需要提升硬件性能。

另外,目前各種針對模糊圖像處理的算法,都是基于某種特定場景應用而產生的解決方法,各種算法存在的局部性和局限性都造成了算法應用的障礙。所以在未來的很多年,關于圖像處理的算法和模型也還有很長的路要走。

發(fā)展趨勢及展望

廣義上說,獲取不到足夠信息的圖像都可以叫做模糊圖像,所以圖像模糊問題會隨著人們需求的提升而有新的表現(xiàn)。比如目前的監(jiān)控也許只需要一幅有一定分辨率的圖像能滿足人臉識別的需求即可,隨著社會的發(fā)展也許我們需要通過一段視頻來分析某人的嘴部動作,從而分析他在說什么,這樣的話會需要更高分辨率更清晰的圖像。這將是一個永恒不變的追求方向,所以模糊圖像處理的問題將會被一直研究下去。

視頻監(jiān)控作為物聯(lián)網的一部分,隨著物聯(lián)網的不斷發(fā)展和應用,最終將會朝著智能化的方向發(fā)展,圖像模糊的自動分析即成為系統(tǒng)自檢應用的技術之一,通過智能分析,系統(tǒng)將會自動識別圖像的幾何形狀、色彩、噪聲、模糊、融合,以及超分辨等圖像效果進行自動分析和處理。隨著模糊圖像處理技術的應用范圍越來越廣泛,模糊圖像處理技術和智能分析的完美結合必然成為發(fā)展趨勢。


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