模糊圖像特殊處理在一般工作生活中用的比較少，下面就由神博將重點介紹模糊圖像特殊處理，也是重要的處理技術(shù)，神博為大家講一講吧。

圖像去噪聲

圖像去噪聲是建立在數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上的，目前常用的數(shù)學(xué)模型有兩種，即加性噪聲模型和乘性噪聲模型。加性噪聲模型是把觀測圖像看成是由清晰圖像加上噪聲得到的；乘性噪聲模型把觀測圖像看成由清晰圖像乘以噪聲得到的。其中，的模型是加性噪聲模型。

無論是哪種數(shù)學(xué)模型，其原理基本相同，即假設(shè)清晰圖像和噪聲具有一定的先驗條件，其中噪聲的先驗?zāi)Ｐ洼^為簡單，一般被認(rèn)為是高斯白噪聲或是滿足特定形式分布的隨機(jī)噪聲，個別情況下考慮特殊的噪聲。問題原因：槍機(jī)外接鏡頭，攝像機(jī)的接口是CS，正常配合接CS接口的鏡頭即可，如果的鏡頭接口是C,則需要增加C/CS轉(zhuǎn)接環(huán)。與噪聲的先驗?zāi)Ｐ拖啾?，清晰圖像的先驗?zāi)Ｐ蛣t相對復(fù)雜。隨著人們對圖像去噪聲的深入研究，目前人們已經(jīng)建立了多種噪聲模型和清晰圖像模型。而模糊圖像去噪聲的算法實際上就是不同的噪聲模型和清晰圖像模型相組合，加上不同的求解方法，就構(gòu)成了形形色1色的去噪聲算法。由于噪聲模型和清晰圖像模型數(shù)量多，因此去噪聲算法也有很多算法，但是目前常用的算法有濾波技術(shù)、小波域算法、空間域算法、基于訓(xùn)練的算法、時空結(jié)合的算法

圖像復(fù)原與圖像增強技術(shù)一樣，也是一種改善圖像質(zhì)量的技術(shù)。圖像復(fù)原是根據(jù)圖像退化的先驗知識建立一個退化模型，然后以此模型為基礎(chǔ)，采用各種逆退化處理方法逐步進(jìn)行恢復(fù)，從而達(dá)到改善圖像質(zhì)量的目的。下面就由神博為大家講一講吧。

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。無論是哪種數(shù)學(xué)模型，其原理基本相同，即假設(shè)清晰圖像和噪聲具有一定的先驗條件，其中噪聲的先驗?zāi)Ｐ洼^為簡單，一般被認(rèn)為是高斯白噪聲或是滿足特定形式分布的隨機(jī)噪聲，個別情況下考慮特殊的噪聲。但圖像增強不考慮圖像是如何退化的，只有通過試探各種技術(shù)來增強圖像的視覺效果，而圖像復(fù)原就完全不同，需要知道圖像退化過程的先驗知識，據(jù)此找出一種相應(yīng)的逆過程方法，從而得到復(fù)原的清晰圖像。圖像復(fù)原主要取決于對圖像退化過程的先驗知識所掌握的精1確程度。 　　

對由于離焦、運動、大氣湍流等原因引起的圖像模糊，圖像復(fù)原的方法效果較好，常用的算法包括維納濾波算法、小波算法、基于訓(xùn)練的方法等。圖3是使用維納濾波解決運動模糊圖像的例子，取得了很好的復(fù)原效果。在知道退化模型的情況下，相對圖像增強來說，圖像復(fù)原可以取得更好的效果。但是，由于缺乏有針對性的統(tǒng)一的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，獲取到的錄像質(zhì)量參差不齊，其中模糊圖像占據(jù)了圖像和視頻資料的很大比例。 　

濟(jì)南神博信息技術(shù)有限公司是由山東大學(xué)計算機(jī)信息領(lǐng)域?qū)＜覄?chuàng)辦，擁有一支由相關(guān)博士、碩士組成的強大研發(fā)團(tuán)隊。專業(yè)從事視頻圖像智能分析處理技術(shù)、模式識別技術(shù)、數(shù)學(xué)模型、智能識別終端、計算機(jī)軟硬件等嵌入式軟件與相應(yīng)安檢產(chǎn)品、刑偵產(chǎn)品、行業(yè)產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售與服務(wù)。在實際辦案過程中常常會遇到監(jiān)控圖像效果不佳的情況，很多細(xì)節(jié)模糊不易識別分辨，難以獲得有價值的線索和證據(jù)。

公司立足于自主創(chuàng)新、集成創(chuàng)新，產(chǎn)品擁有全部核心技術(shù)和自主知識產(chǎn)權(quán)，以健康、穩(wěn)定、和諧和可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo)，本著“求知、思考、創(chuàng)造”的企業(yè)精神，奉行“真誠”、“守信”和“微笑”的服務(wù)宗旨，努力發(fā)揮自身優(yōu)勢，以先進(jìn)的技術(shù)和產(chǎn)品服務(wù)于社會，產(chǎn)品及服務(wù)已遍布多個國家和地區(qū)，為我國高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。在視頻監(jiān)控中，主處理一般是指視頻的壓縮編碼和傳輸，此前的處理一般稱之為預(yù)處理，常將它歸并在視頻采集部分。          

視頻監(jiān)控系統(tǒng)，圖像回放都存在圖像不清晰，數(shù)據(jù)不完整的問題，經(jīng)常出現(xiàn)不清晰，難以辨認(rèn)，帶來了極大的麻煩。下面就偶遇商標(biāo)為大家講一講模糊圖像產(chǎn)生的原因。

模糊圖像產(chǎn)生的原因

1.  系統(tǒng)自身因素

（1）鏡頭聚焦不當(dāng)、攝像機(jī)故障等。

（2）傳輸太遠(yuǎn)、和視頻線老化

（3）光學(xué)鏡頭的極限分辨率和攝像機(jī)不匹配導(dǎo)致的模糊;

（4）相機(jī)分辨率低，欠采樣成像。

2.　自然環(huán)境

（1）攝像機(jī)罩或鏡頭受臟污、受遮擋等。

（2）大霧，沙塵、雨雪等環(huán)境影響等。

3.  人為環(huán)境

（1）環(huán)境電磁干擾;

（2）視頻壓縮算法、傳輸帶寬導(dǎo)致的模糊。

（3）運動目標(biāo)高速運動導(dǎo)致的運動模糊等;

提高監(jiān)控圖像質(zhì)量和編碼傳輸效率是在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的關(guān)鍵，也是模糊圖像處理的目標(biāo)。那么提高監(jiān)控圖像質(zhì)量是怎么樣進(jìn)行執(zhí)行的呢？下面就由神博簡單的為大家講解一下吧。

視頻信號的預(yù)處理處在系統(tǒng)上游，是針對主處理而言的。在視頻監(jiān)控中，主處理一般是指視頻的壓縮編碼和傳輸，此前的處理一般稱之為預(yù)處理，常將它歸并在視頻采集部分。無疑，視頻采集中的預(yù)處理是一個重要環(huán)節(jié)，處理的好壞將直接影響采集圖像質(zhì)量以及后續(xù)編碼傳輸處理的效率。提高監(jiān)控圖像質(zhì)量和編碼傳輸效率是在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的關(guān)鍵，也是模糊圖像處理的目標(biāo)。