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(qiáng)

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(duì)比度拉伸、直方圖均衡、空間域銳化、亮度均勻化、形態(tài)學(xué)、顏色處理等。就單個(gè)來(lái)講，這些算法都比較成熟，相對(duì)簡(jiǎn)單。但是對(duì)于一個(gè)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(dá)到理想的效果。這些算法和參數(shù)的組合進(jìn)一步發(fā)展成為具體的增強(qiáng)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(xì)節(jié)增強(qiáng)”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(duì)于低光照等優(yōu)先選擇日夜兩用型高感光度攝像機(jī)，對(duì)于雨霧、運(yùn)動(dòng)和前采樣等造成的圖像質(zhì)量下降，可以借助于“視頻增強(qiáng)服務(wù)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(xué)、圖像濾波和顏色處理等算法可以實(shí)現(xiàn)圖像去霧的算法。

濟(jì)南神博信息技術(shù)有限公司專業(yè)從事國(guó)際視頻圖像智能分析處理技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)、數(shù)學(xué)模型、智能識(shí)別終端、計(jì)算機(jī)軟硬件等嵌入式軟件與相應(yīng)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(wù)。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(shí)產(chǎn)權(quán)，為我國(guó)高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。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(yīng)用。例如壓縮行程的模糊圖像、多種模糊過(guò)程混合而成的模糊圖像，甚至有些完全未知的模糊圖像無(wú)法用退化模型來(lái)進(jìn)行處理。

模糊圖像處理技術(shù)的應(yīng)用

正是由于模糊圖像處理技術(shù)能夠通過(guò)不同的運(yùn)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(xué)的發(fā)展中起著越來(lái)越重要的作用。例如，在從飛機(jī)或者衛(wèi)1星上拍攝地面圖像時(shí)，由于大氣流動(dòng)的影響，加上照相儀器質(zhì)量和照相技術(shù)等原因，往往會(huì)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(shí)間內(nèi)完成對(duì)圖像的處理，而且圖像的處理效果較好。正是因?yàn)槿绱?，模糊圖像處理技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。舉例來(lái)說(shuō)，對(duì)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(dǎo)致圖像效果下降，“去霧算法”模塊的打開或者關(guān)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(diǎn)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(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。加性噪聲模型是把觀測(cè)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(cè)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(wú)論是哪種數(shù)學(xué)模型，其原理基本相同，即假設(shè)清晰圖像和噪聲具有一定的先驗(yàn)條件，其中噪聲的先驗(yàn)?zāi)Ｐ洼^為簡(jiǎn)單，一般被認(rèn)為是高斯白噪聲或是滿足特定形式分布的隨機(jī)噪聲，個(gè)別情況下考慮特殊的噪聲。與噪聲的先驗(yàn)?zāi)Ｐ拖啾?，清晰圖像的先驗(yàn)?zāi)Ｐ蛣t相對(duì)復(fù)雜。隨著人們對(duì)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(shí)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(yù)處理的方法來(lái)輔助實(shí)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(xùn)練的算法、時(shí)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(lǐng)域的關(guān)鍵，也是模糊圖像處理的目標(biāo)。那么提高監(jiān)控圖像質(zhì)量是怎么樣進(jìn)行執(zhí)行的呢？下面就由神博簡(jiǎn)單的為大家講解一下吧。

視頻信號(hào)的預(yù)處理處在系統(tǒng)上游，是針對(duì)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(yù)處理，常將它歸并在視頻采集部分。無(wú)疑，視頻采集中的預(yù)處理是一個(gè)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(gè)元素為ARGB像素值，因此這里討論二維矩陣的卷積操作。