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，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。

造成圖像模糊的原因有很多，需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?。下面就由神博為大家講一講我們經(jīng)常使用模糊圖像的處理方法。

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。基本原理：點擴散函數(shù)PSF主要有兩個重要參數(shù)：（1）模糊方向。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。

　由于環(huán)境和線路、鏡頭、攝像機等影響，監(jiān)控系統(tǒng)建成并運營一段時間后，都會出現(xiàn)一部分的視頻模糊不清的問題。 　

　總體來說，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。

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。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(yīng)。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。

我們在監(jiān)控圖像里面，有時候會產(chǎn)生監(jiān)控圖像畫面不清晰的問題。那么，我們要怎么樣解決監(jiān)控圖像畫面不清晰的問題呢？下面就由神博為大家簡單的講解一下吧，希望可以幫助到大家。

數(shù)字信號分析：

1、數(shù)字信號可以通過軟件設(shè)置圖像的分辨率和清晰程度，但主要還是要看前端攝像機的參數(shù)。

2、編碼器、解1碼器對視頻圖像處理過程中的損失，也可導(dǎo)致圖像不清晰。

3、攝像機、線路問題與模擬信號分析一致。

總結(jié)：攝像機自身參數(shù)，攝像機護罩不干凈，線路干擾，接口焊接不牢，編解1碼器匹配程度，軟解1碼，監(jiān)視器分辨率等多方面原因都可導(dǎo)致圖像不清晰，所以建議首先分析原因再動手解決。