在視頻偵1查過程中，對監(jiān)控視頻進行調取分析是為了獲得有利于偵1查破案的線索和證據(jù)，但是有時候視頻或是監(jiān)控效果并不是很好，這時候就需要模糊圖像處理系統(tǒng)來處理，下面就由神博來簡單講一講吧。

  隨著信息化和計算機圖像處理技術的快速發(fā)展，人們安全意識的提高，實時視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)逐步成為人們生活中不可或缺的一部分，已經(jīng)被廣泛應用在生產(chǎn)、交通、社會安全等方面。但是受惡劣天氣（霧、雨、風、光等）條件和監(jiān)控系統(tǒng)自身技術條件的限制，視頻圖像往往達不到理想的效果。在這些條件的影響下，圖像會出現(xiàn)退化、模糊不清，進而導致對識別、取證、事件分析等操作造成困難而導致系統(tǒng)無法正常應用。絕大部分的模糊圖像處理算法只適用于特定圖像，而算法本身無法智能決定某個算法模塊的開啟還是關閉。因此，模糊圖像處理技術的研究和應用在安防領域就有了很重要的意義。

雖然很多模糊圖像的處理方法在實際應用中取得了很好的效果，但是當前仍然有一些因素制約著模糊圖像處理的進一步發(fā)展，下面就由神博來簡單講一講吧。

1、 算法的高度針對性;

絕大部分的模糊圖像處理算法只適用于特定圖像，而算法本身無法智能決定某個算法模塊的開啟還是關閉。舉例來說，對于有霧的圖像，“去霧算法”可以取得很好的處理效果，但是作用于正常圖像，反而導致圖像效果下降，“去霧算法”模塊的打開或者關閉需要人工介入。經(jīng)過技術鍋們的不斷努力現(xiàn)在在視頻圖像處理方面又有了很大提升，新增圖像處理工具，能大限度還原圖像畫質，挖掘出圖像中有用的信息。

2、 算法流程的經(jīng)驗性;

由于實際圖像很復雜，需要處理多種情況，這就需要一個算法處理流程，對于一個具體的模糊視頻，采用什么樣的處理流程很難做到自動選擇，需要人工選擇一個合適的方法，只能靠人的經(jīng)驗。

利用先進的視頻診斷技術，開發(fā)出適用于各種需求場景的視頻質量診斷系統(tǒng)。它能夠對視頻圖像出現(xiàn)的模糊、噪聲、亮度異常和視頻丟失等低質視頻以及常見攝像機故障問題進行診斷，有效預防因硬件問題導致的圖像質量低下所帶來的損失。從幾路視頻到幾百上千、上萬路視頻，均可的進行檢測，自動生成檢測報告，提供及時且精準的維護信息，時間從根源上解決圖像模糊的問題。問題原因：槍機外接鏡頭，攝像機的接口是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轉接環(huán)。

隨著視頻采集技術的數(shù)字化進程，這些簡單的預處理方法就變得多樣化了。那么，常見的效果明顯的視頻預處理有什么樣的呢？下面就由神博的小編為大家簡單地講解一下吧。

限帶濾波和降采樣

根據(jù)奈奎斯特定理，只有對圖像進行高于兩倍信號高頻率的采樣才能保證從采樣值完全恢復原圖像。但是如果該條件不滿足，即欠采樣時，高次諧波的頻譜就會疊加到基波，出現(xiàn)頻譜混疊效應。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。預處理在改進圖像質量方面的作用：對同樣場景、采用相同的碼率，不同廠家的網(wǎng)絡攝像機解1碼輸出視頻的質量往往存在較大的差別。怎樣消除混疊效應成為了預處理中的一個令人關注的問題。

抑制或消除混疊效應常采用兩項措施，一是限帶濾波，二是下采樣。限帶濾波就是對高速采樣的數(shù)字視頻進行一次低通濾波，抑制奈奎斯特定理定義的通帶以外的高頻分量。因為這些帶外分量在后續(xù)的處理中會引起混疊效應，產(chǎn)生無意義的高頻分量，而編碼器還得對它們進行編碼，浪費不少寶貴的編碼比特。對由于離焦、運動、大氣湍流等原因引起的圖像模糊，圖像復原的方法效果較好，常用的算法包括維納濾波算法、小波算法、基于訓練的方法等。僅采用限帶濾波只能濾除信號中少量的高頻分量，如果信號帶寬遠高于奈奎斯特帶寬，那么在限帶濾波后還需進行一次下采樣，進一步減少碼字。