造成圖像模糊的原因有很多，要取得比較好的處理效果，不同原因?qū)е碌哪：枰煌奶幚矸椒?。那么?strong>模糊圖像處理方法是怎么樣的呢？下面就由神博為大家講一講吧。

圖像增強

很多傳統(tǒng)圖像算法都可以減輕圖像的模糊程度，比如圖像濾波、幾何變換、對比度拉伸、直方圖均衡、空間域銳化、亮度均勻化、形態(tài)學、顏色處理等。就單個來講，這些算法都比較成熟，相對簡單。但是對于一個具體的模糊圖像，往往需要上面的一種或者多種算法組合，配合不同的參數(shù)才能達到理想的效果。這些算法和參數(shù)的組合進一步發(fā)展成為具體的增強算法，比如“圖像去霧”算法、“圖像去噪”算法、“圖像銳化”算法、“圖像暗細節(jié)增強”算法等等。這些算法都不同程度提高了圖像清晰度，很大程度改善了圖像質(zhì)量。對于低光照等優(yōu)先選擇日夜兩用型高感光度攝像機，對于雨霧、運動和前采樣等造成的圖像質(zhì)量下降，可以借助于“視頻增強服務器”包含的各種模糊圖像處理算法，提升圖像質(zhì)量。

綜合使用形態(tài)學、圖像濾波和顏色處理等算法可以實現(xiàn)圖像去霧的算法。

濟南神博信息技術(shù)有限公司專業(yè)從事國際視頻圖像智能分析處理技術(shù)、模式識別技術(shù)、數(shù)學模型、智能識別終端、計算機軟硬件等嵌入式軟件與相應安檢產(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。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)，為我國高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展做出更大的貢獻。下面就由神博的小編為大家講一講模糊圖像處理技術(shù)的應用。例如壓縮行程的模糊圖像、多種模糊過程混合而成的模糊圖像，甚至有些完全未知的模糊圖像無法用退化模型來進行處理。

模糊圖像處理技術(shù)的應用

正是由于模糊圖像處理技術(shù)能夠通過不同的運算方法，能夠?qū)⒛：龍D像變得清晰，所以在資源勘探、高空偵察、公1安、科學的發(fā)展中起著越來越重要的作用。例如，在從飛機或者衛(wèi)1星上拍攝地面圖像時，由于大氣流動的影響，加上照相儀器質(zhì)量和照相技術(shù)等原因，往往會使圖像模糊不清。但是用模糊圖像處理技術(shù)就能在幾秒鐘的時間內(nèi)完成對圖像的處理，而且圖像的處理效果較好。正是因為如此，模糊圖像處理技術(shù)在多個領域得到了廣泛應用。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。

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)學模型基礎上的，目前常用的數(shù)學模型有兩種，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)學模型，其原理基本相同，即假設清晰圖像和噪聲具有一定的先驗條件，其中噪聲的先驗模型較為簡單，一般被認為是高斯白噪聲或是滿足特定形式分布的隨機噪聲，個別情況下考慮特殊的噪聲。與噪聲的先驗模型相比，清晰圖像的先驗模型則相對復雜。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。要在這樣速率變化的信道上穩(wěn)定、高1效地傳輸壓縮視頻圖像，除了依賴編碼器的碼率控制之外，還可以利用預處理的方法來輔助實現(xiàn)。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、基于訓練的算法、時空結(jié)合的算法

提高監(jiān)控圖像質(zhì)量和編碼傳輸效率是在視頻監(jiān)控領域的關鍵，也是模糊圖像處理的目標。那么提高監(jiān)控圖像質(zhì)量是怎么樣進行執(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處理，常將它歸并在視頻采集部分。無疑，視頻采集中的預處理是一個重要環(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。卷積本文只討論圖像，而圖像可以表示為二維矩陣，其中每個元素為ARGB像素值，因此這里討論二維矩陣的卷積操作。