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平均來作為它自身的像素信息，對圖像內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，對它們處理的權重也應該越低，而正態(tài)分布恰好是一個山型函數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，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，要取得比較好的處理效果，不同原因導致的模糊往往需要不同的處理方法。那么，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，配合不同的參數才能達到理想的效果。這些算法和參數的組合進一步發(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。解決方法：根據具體場景，調節(jié)球機樶小聚焦限制的距離網絡球機，可以網頁登陸球機，配置，高及配置，圖像里設置樶小聚焦限制。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圖像去霧的算法。

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

現有的監(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，導致畫面中目標太小，人眼很難直接辨認。這類由于欠采樣導致的模糊占很大比例，對于由欠采樣導致的模糊需要使用超分辨率重構的方法。

超分辨率復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。

隨著視頻采集技術的數字化進程，這些簡單的預處理方法就變得多樣化了。那么，常見的效果明顯的視頻預處理有什么樣的呢？下面就由神博的小編為大家簡單地講解一下吧。

限帶濾波和降采樣

根據奈奎斯特定理，只有對圖像進行高于兩倍信號高頻率的采樣才能保證從采樣值完全恢復原圖像。模擬球機，進入球機菜單，系統(tǒng)設置，機芯設置，調節(jié)樶小聚焦限制。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，出現頻譜混疊效應。隨著圖像高清晰度的增加，由于采樣率的限制，絕大多數成像系統(tǒng)都存在不同的混疊現象。怎樣消除混疊效應成為了預處理中的一個令人關注的問題。

抑制或消除混疊效應常采用兩項措施，一是限帶濾波，二是下采樣。為了充分發(fā)揮已有錄像資料的刑偵價值，需要采用技術手段對其進行處理以提高其質量。限帶濾波就是對高速采樣的數字視頻進行一次低通濾波，抑制奈奎斯特定理定義的通帶以外的高頻分量。因為這些帶外分量在后續(xù)的處理中會引起混疊效應，產生無意義的高頻分量，而編碼器還得對它們進行編碼，浪費不少寶貴的編碼比特。僅采用限帶濾波只能濾除信號中少量的高頻分量，如果信號帶寬遠高于奈奎斯特帶寬，那么在限帶濾波后還需進行一次下采樣，進一步減少碼字。