“數(shù)據(jù)的定義有強烈的時代特征……圖像是一種重要的數(shù)據(jù)。但是在一百年前，認(rèn)為圖像不是數(shù)據(jù)。下面神博將為大家講一講圖像的一些相關(guān)知識。

我們?nèi)庋鄯蔡ブ兴姷倪@個美妙的世界，根本記錄不下來，都沒有辦法記錄圖像，怎么談得上分析呢？但是今天，數(shù)碼成像技術(shù)的成熟讓所有的圖像都能夠以非常高的分辨率被記錄下來，然后進(jìn)行分析，然后支撐很多有趣的應(yīng)用。”

近些年來，圖像數(shù)據(jù)處理方法日新月異，許多實際應(yīng)用如雨后春筍般不斷涌出，從傳統(tǒng)的人臉識別，物品識別到我們手機上的P圖軟件，以及正在飛速發(fā)展的ai癥圖像識別，圖像數(shù)據(jù)的應(yīng)用有著非常廣闊的前景。

圖像模糊是什么呢？然而圖像中的像素每一個都有自己的像素值，這些像素值決定了圖像終的顯示。一幅模糊的圖，像素點之間的差別小。下面就由神博為大家講一講怎么樣解決圖像模糊吧。

簡單的方法就是直接取所需處理像素值的周邊半徑內(nèi)平均來作為它自身的像素信息，對圖像內(nèi)所有像素點都可以這么處理，另外邊界點需要另外找處理方法。

還可以采取正態(tài)分布取權(quán)值的做法來取平均值，因為實際上圍繞一個特定的像素點，離它越遠(yuǎn)，和它的相似度就越低，對它們處理的權(quán)重也應(yīng)該越低，而正態(tài)分布恰好是一個山型函數(shù)可以圍繞著這一個特定的像素點取半徑進(jìn)行處理。

然而實際情況下，正態(tài)分布雖說有理有據(jù)，但是效率不是很高，所以可以取多次周邊平均的方法來增加模糊效果。

雖然模糊圖像處理算法已經(jīng)取得了非常廣泛的應(yīng)用，但是圖像算法畢竟有局限性，不能將所有問題都寄希望于圖像算法，對于不同種類的模糊問題，要區(qū)別對待。下面就由神博為大家講一講吧。

對于由鏡頭離焦、灰塵遮擋、線路老化、攝像機故障等造成的模糊或者圖像質(zhì)量下降，在視頻診斷系統(tǒng)的幫助下，一定要及時維修，從源頭上解決問題。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、運動和欠采樣等造成的圖像質(zhì)量下降，可以借助于“視頻增強服務(wù)器”包含的各種模糊圖像處理算法來提升圖像質(zhì)量。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(yù)處理的方法來輔助實現(xiàn)。