在視頻偵1查過程中，對監(jiān)控視頻進行調(diào)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(shù)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(yīng)用在生產(chǎn)、交通、社會安全等方面。但是受惡劣天氣（霧、雨、風(fēng)、光等）條件和監(jiān)控系統(tǒng)自身技術(shù)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(dǎo)致對識別、取證、事件分析等操作造成困難而導(dǎo)致系統(tǒng)無法正常應(yīng)用。因此，模糊圖像處理技術(shù)的研究和應(yīng)用在安防領(lǐng)域就有了很重要的意義。模糊圖像處理的原理及常用技術(shù)模糊圖像處理技術(shù)是數(shù)字圖像處理技術(shù)的核心，根據(jù)模糊圖像處理技術(shù)的發(fā)展和技術(shù)本身的復(fù)雜程度，模糊圖像處理又可以細分為常規(guī)處理、高及處理和特殊處理三種。

圖像類型有多種多樣，風(fēng)景照，照或者二維碼等等，不同圖像蘊含的信息也不同，簡單的像二維碼，想要了解更多相關(guān)信息就關(guān)注神博吧。

在對圖像信息的提取過程中，圖像處理至關(guān)重要。圖像處理可以幫助我們提取，理解甚至改變圖像信息。就拿亞洲四大邪術(shù)之一的修圖術(shù)為例，有以下幾種操作：合照中把別人馬賽克，留下自己——這是幫助我們突出理解圖片信息； 把自己拍丑的圖片P美——除去噪音，恢（扭）復(fù)（曲）圖片信息；模糊圖像處理系統(tǒng)綜合了靜態(tài)和動態(tài)視頻模糊圖像處理等眾多功能于一體，被廣泛應(yīng)用于公1安、交通、政府和教育等部門，下面就由神博來簡單講一講吧。把自己和男神女神P張合影————這是添加圖片信息。

正因為大家對圖片數(shù)據(jù)如此看重，因此都希望能夠控制自己傳達給別人的數(shù)據(jù)信息，因此老少咸宜的圖像信息處理的手段自然而然成為大家的需求。在松鼠看來，這也是為什么美顏修圖軟件層出不窮，圖像質(zhì)量成為手機新賣點的原因。

模糊圖像處理系統(tǒng)綜合了靜態(tài)和動態(tài)視頻模糊圖像處理等眾多功能于一體，被廣泛應(yīng)用于公1安、交通、政府和教育等部門，下面就由神博來簡單講一講解決模糊圖像的方法吧。

圖像超分辨率重構(gòu)

現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)主要目標為宏觀場景的監(jiān)視，一個攝像機，覆蓋一個很大的范圍，導(dǎo)致畫面中目標太小，人眼很難直接辨認。這類由于欠采樣導(dǎo)致的模糊占很大比例，對于由欠采樣導(dǎo)致的模糊需要使用超分辨率重構(gòu)的方法。

超分辨率復(fù)原是通過信號處理的方法，在提高圖像的分辨率的同時改善采集圖像質(zhì)量。其核心思想是通過對成像系統(tǒng)截止頻率之外的信號高頻成分估計來提高圖像的分辨率。

近年來，以模糊圖像處理技術(shù)為核心，提高錄像資料質(zhì)量的技術(shù)不斷發(fā)展，已經(jīng)逐步發(fā)展成為一種專門的技術(shù)，可見模糊圖像處理系統(tǒng)的重要性，不同原因?qū)е碌哪：龍D像需要不同的方法來進行處理。從下面就由神博為大家講一講吧。

技術(shù)路線 　　

將視頻故障分成視頻信號缺失、視頻清晰度異常、視頻亮度異常、視頻噪聲、視頻雪花、視頻偏色、畫面、PTZ運動失控八種類型。其中視頻信號缺失、隨著“平安城市”的廣泛建設(shè)，各大城市已經(jīng)建有大量的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，雖然監(jiān)控系統(tǒng)己經(jīng)廣泛地存在于銀行、商場、車站和交通路口等公共場所，但是在公1安工作中，由于設(shè)備或者其他條件的限制，案情發(fā)生后的圖像回放都存在圖像不清晰，數(shù)據(jù)不完整的問題，無法為案件的及時偵破提供有效線索。經(jīng)常出現(xiàn)嫌疑人面部特征不清晰、難以辨認、嫌疑車輛車1牌模糊無法辨認等問題，這給公1安部門破案、法1院的取證都帶來了極大的麻煩。隨著平安城市的推廣、各地各類監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)的進一步推進，此類問題將會越來越凸顯。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。