視聽(tīng)資料屬于刑訴法規(guī)定的七類(lèi)證據(jù)之一，除了作為證據(jù)，它還是辦案過(guò)程中重要的線索來(lái)源，但是由于實(shí)際情況的不同會(huì)存在模糊圖像，影響工作，一般會(huì)利用模糊圖像處理系統(tǒng)進(jìn)行處理，下面就由神博來(lái)簡(jiǎn)單講一講吧 。

圖像和視頻資料是視聽(tīng)資料的重要組成部分。在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度飛速提高的同時(shí)，社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)也同步得到了大力發(fā)展，其中監(jiān)控系統(tǒng)和具有攝像/照相功能的消費(fèi)類(lèi)電子產(chǎn)品得到了大量普及，在眾多案件中，已經(jīng)能夠獲得越來(lái)越多的錄像資料，這些錄像資料給案件的偵破和定性提供了巨大的潛在價(jià)值。但是，由于缺乏有針對(duì)性的統(tǒng)一的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，獲取到的錄像質(zhì)量參差不齊，其中模糊圖像占據(jù)了圖像和視頻資料的很大比例。這里所說(shuō)的模糊圖像泛指質(zhì)量較低的圖像，是視聽(tīng)行業(yè)長(zhǎng)期形成的約定稱(chēng)呼，和圖像處理中所說(shuō)的模糊是不完全一致的。為了充分發(fā)揮已有錄像資料的刑偵價(jià)值，需要采用技術(shù)手段對(duì)其進(jìn)行處理以提高其質(zhì)量。經(jīng)過(guò)技術(shù)鍋們的不斷努力現(xiàn)在在視頻圖像處理方面又有了很大提升，新增圖像處理工具，能大限度還原圖像畫(huà)質(zhì)，挖掘出圖像中有用的信息。模糊圖像處理是提高圖像和視頻等資料質(zhì)量的主要手段。

圖像類(lèi)型有多種多樣，風(fēng)景照，照或者二維碼等等，不同圖像蘊(yùn)含的信息也不同，簡(jiǎn)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(duì)圖像信息的提取過(guò)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；解決方法：首先區(qū)分是外部打濕還是內(nèi)部起霧，如果是外面被雨水打濕，是正?，F(xiàn)象，天氣晴朗之后就會(huì)正常，或者使用帶雨刷功能的設(shè)備。 把自己拍丑的圖片P美——除去噪音，恢（扭）復(fù)（曲）圖片信息；把自己和男神女神P張合影————這是添加圖片信息。

正因?yàn)榇蠹覍?duì)圖片數(shù)據(jù)如此看重，因此都希望能夠控制自己傳達(dá)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(lái)，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(jī)新賣(mài)點(diǎn)的原因。

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(mǎn)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。2、多畫(huà)面自動(dòng)分離技術(shù)問(wèn)題原因：由于銀行、樓宇、商場(chǎng)的監(jiān)控多為多畫(huà)面圖像，因此造成了錄像帶在播放過(guò)程中閃爍、跳躍，導(dǎo)致畫(huà)面捕1捉困難。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。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