智能模糊控制技术
中央空调智能模糊控制系统采用先进的计算机技术、模糊控制技术、系统集成技术和变频调速技术 , 实现了中央空调冷媒流量系统运行的智能模糊控制 , 科学地解决了中央空调能量供应按末端负荷需要提供，在保障空调效果舒适性的前提下，最大限度地减少了空调系统的能源浪费，达到了最佳节能的目的。
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小白学python（opencv模糊）模糊均值模糊中值模糊自定义模糊高斯模糊双边模糊 今天稍微学学模糊有关知识，发出来记录以一下。模糊#像的模糊是图像处理中比较常用和简单的处理手段之一。那么使用这种手段的原因就是为了给图像进行去噪，便于后面的处理。
#模糊处理的背后的原理其实就是卷积计算。
#单的说，拿一个小方格在图像这个方格上进行滑动，这样我们就可以得到一个新的图像了。
#根据原理的不同，模糊方
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2023-08-01 15:30:06
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模糊操作跟深度学习里面的卷积原理一样，只不过在opencv里面叫做模糊操作，在CNN里叫做卷积，用来提取特征import cv2 as cv
import numpy as np
def blur(image):
'''均值模糊，用来去噪声'''
dst=cv.blur(image,(5,5))#ksize=(1,3),均值模糊，stride=1
cv.imshow('m
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2023-06-19 15:18:42
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# Python去除图像模糊算法
在数字图像处理中，图像模糊是一个常见问题，可能由于多种原因产生，包括相机抖动、焦距不准确或快速移动物体拍摄。为了改善图像质量，我们可以利用一些算法来去除或减少图像中的模糊。本文将介绍几种常用的去模糊算法，并提供相应的Python代码示例。
## 1. 去模糊算法概述
常见的去模糊算法主要包括：
1. **维纳滤波**（Wiener Filter）
2. *
原创
2024-09-26 05:38:30
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只对高斯与散焦模糊的非盲去卷积领域，对于运动模糊并未做总结，但实际上除了点扩散函数的估计有区别，实际上这三类去模糊甚至和去噪，损失函数模型都可以通用。去模糊历史：1.1970-1990年代用于航天天文领域（Astronaut field）；2.1990-2010年代用于自然图片处理（运动模糊/相机PSF模糊/噪声影响）；3.2010---年代，用于生物成像领域。到现在为止，无论是否做去卷积领域工作
舰船在航海中拍摄的视频图像可以广泛应用于船员的人脸识别、表情识别、疲劳检测、舰船安检工作等。图像质量的好坏关系到整个图像处理系统的性能,一幅清晰的图像是这些应用的前提。但在传感器成像过程中,记录介质积分时间内拍摄目标和摄像机之间的相对运动会造成图像的模糊,给后续的图像处理和分析带来一定的困难。运动模糊的恢复算法研究大部分是针对全局模糊图像的,而有一些时候图像会出现局部模糊的情况,这时需要针对局部模
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2023-10-19 09:04:59
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1.对焦模糊
均值滤波
高斯滤波
2.运动模糊
运动模糊的数学原理
运动模糊，是在拍摄设备快门打开的时间内，物体在成像平面上的投影发生平移或旋转，使接受的影像彼此发生重叠。
为了便于用数学语言描述图像及其变换，现作如下规定：图像的左上角为坐标原点(0,0)，图像的长度方向为x轴，宽度方向为y轴，整个图像落在第一象
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2024-05-16 00:01:25
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局部模糊的类模糊图的区分算法尝试缘由主要思路参考缘由在做一个深度学习的课题，打算做一个自动化采集数据集的自动化设备，运动设备与相机采集曝光频率往往对不上，偶尔会出现卡吨、延迟现象，所以做了一个简易的针对性强的自动筛选的python程序。主要用的是拉斯锐度检测的手段。主要思路由于移动的时候，样品变动的位子是局部变动，如果出现模糊，并非式整张图片都是模糊的。而且拉斯变换fm_src= variance
毕设期间对python图像去雾的学习与总结近年来，雾霾越来越严重，导致户外获取的图像严重退化，何如将户外获取的有雾图像复原成高质量的清晰图像，已成为众多研究者的共同目标。常用的图像去雾方法有以下几种：1.暗通道去雾2.色阶调整去雾3.直方图均衡化4.Retinex何凯明博士–暗通道去雾算法原理：暗通道处理是一个假设， 在绝大多数非天空的局部区域里，某一些像素总会有至少一个颜色通道有很低的值。换言之
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2023-09-17 01:00:19
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维纳滤波—deconvwnr函数利用维纳滤波器来对图像模糊修复function image_restoration_deconvwnr()
%Read image
I = im2double(imread('lena.tif'));
I=rgb2gray(I);
figure,subplot(2,3,1),imshow(I);
title('Original
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2023-12-27 12:16:59
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图像平滑(smoothing)也称为图像模糊(blurring)，是一种在图像处理中使用频率很高的操作，进行图像平滑的操作原因有很多，在这里重点介绍使用平滑操作降低图片噪声。因为在图像中，噪声的能量大都集中在幅度谱的低频和中频部分，而在较高的频段，一些重要的细节信息往往被噪声淹没。在一幅图像中，所谓的高频部分是指图像中像素值落差很大的部分，而低频则是指像素值与旁边的像素值相差不大甚至相同，而图像的
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2023-12-15 19:16:08
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本章主要讲图像处理中的模糊处理部分 英文叫做blur, 也叫做smootiing, 中文中叫做模糊或者平滑。用过photoshop的人都应该知道，滤镜里面就有模糊这个选项，我们现在看看它是怎么实现的。一含义 模糊（平滑）是一种常用的图片处理方式，它的作用可以用来降低噪声，还有其他用途 看一下opencv 里面的公式 &nbs
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2024-01-02 21:59:14
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一、模糊识别分析1.1与算法无关●各个属性的参考集●待识别的属性的原始数据集●结果集●最后识别的结果1.2模糊识别算法分类I第一类模糊识别1.最大隶属原则 2.阀值原则 II第二类模糊识别1.择近原则 2.多个特性的择近原则 1.3模糊识别过程①得到带识别的原始数据集②调用模糊识别特征知识库的函数计
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2024-05-14 06:22:43
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图像的平滑用来减弱或消除图像中的高频分量，但不影响低频分量。因为高频分量主要对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分，平滑滤波将这些分量滤去可减少局部灰度起伏，使图像变得比较平滑。实际应用中，平滑滤波还可用于消除噪声，或者在提取较大目标前取出过小的细节或将目标内的小间断连接起来。它的主要目的是消除图像采集过程中的图像噪声，在空间域中主要利用邻域平均法、中值滤波法和选择式掩膜平滑法来减少噪
1 目标 通过KNN算法对手写数字图像进行识别。 2 思路 （1） 删除train文件夹中标签与图像明显错误的样本； （2） 样本格式多种多样，将样本统一处理成 28*28 位深度为8； （3） 将图像样本转换为txt格式； （4） 将所用样本转换为数组矩阵,形成训练样本； （5） 提取文件名的首字符，形成label； （6） 基于KNN算法，在训练集上训练，并保存训练好的模型“knn.pkl”；
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2024-01-26 09:06:53
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# Python 模糊图像
在数字图像处理中，模糊图像是一种常见的操作，用于减少图像中的噪声或者突出图像中的某些特征。Python是一种流行的编程语言，也有很多强大的图像处理库，例如OpenCV和PIL。通过这些库，我们可以很容易地实现对图像进行模糊处理。
## 什么是模糊图像
模糊图像是指在图像处理中，使图像变得模糊或者不清晰的一种操作。通过模糊图像，可以去除图像中的噪声，或者突出图像中的
原创
2024-04-17 04:20:25
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平滑处理也称模糊处理 是一种简单且使用频率很高的图像处理办法 平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真 在涉及到降低图像分辨率的时候，平滑处理是非常好用的办法 使用平滑处理是为了给图像预处理时降低噪声 有以下几种滤
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2023-11-20 00:41:55
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最近需要处理运动模糊图像，查阅了资料发现维纳滤波是个不错的方法，于是借鉴了高人的一些资料，比如：论坛：代码：首先非常感谢这位高人的分享！代码我运行了下发现，有几个问题需要解决：第一，图像的模糊距离跟模糊角度需要自己使用其他合适的方法去估计；第二，经过测试，当模糊角度为锐角时，此代码完全可行，当模糊角度为其他数值时，会有内存错误，我试着看懂如何根据模糊大小和模糊角度去得到点扩散函数，惭愧的很，最
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2024-01-07 18:45:34
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图像退化图像退化的因素各种各样，但最主要的就是在得到图像，传送过程和保存的时候导致的，还有由于形成图像系统的不同、想要拍的物体和相机之间的相对运动，一些空气媒介等等都会让图像变得模糊不清楚、混入噪声、照片对比度也有所降低等种种现象。当下，通常见到的退化图像一般是运动的模糊类型、高斯噪声的模糊类型和离焦的模糊类型，有时还有多种模糊混合在一块的情况。而且因为噪声一般都会存在于各种情况当中，因此模糊的图
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2024-02-04 15:32:04
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本文实例讲述了Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作。分享给大家供大家参考，具体如下：二维图像卷积运算一 代码import numpy as np
from scipy import signal, misc
import matplotlib.pyplot as plt
image = misc.ascent()#二维图像数组，lena图像
w = np.zeros((50
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2023-08-07 17:19:19
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