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(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(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。

雖然很多模糊圖像的處理方法在實際應用中取得了很好的效果，但是當前仍然有一些因素制約著模糊圖像處理的進一步發(fā)展，下面就由神博來簡單講一講吧。

1、 算法的高度針對性;

絕大部分的模糊圖像處理算法只適用于特定圖像，而算法本身無法智能決定某個算法模塊的開啟還是關閉。舉例來說，對于有霧的圖像，“去霧算法”可以取得很好的處理效果，但是作用于正常圖像，反而導致圖像效果下降，“去霧算法”模塊的打開或者關閉需要人工介入。”近些年來，圖像數(shù)據(jù)處理方法日新月異，許多實際應用如雨后春筍般不斷涌出，從傳統(tǒng)的人臉識別，物品識別到我們手機上的P圖軟件，以及正在飛速發(fā)展的ai癥圖像識別，圖像數(shù)據(jù)的應用有著非常廣闊的前景。

2、 算法流程的經(jīng)驗性;

由于實際圖像很復雜，需要處理多種情況，這就需要一個算法處理流程，對于一個具體的模糊視頻，采用什么樣的處理流程很難做到自動選擇，需要人工選擇一個合適的方法，只能靠人的經(jīng)驗。

利用先進的視頻診斷技術，開發(fā)出適用于各種需求場景的視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)。它能夠?qū)σ曨l圖像出現(xiàn)的模糊、噪聲、亮度異常和視頻丟失等低質(zhì)視頻以及常見攝像機故障問題進行診斷，有效預防因硬件問題導致的圖像質(zhì)量低下所帶來的損失。這里所說的模糊圖像泛指質(zhì)量較低的圖像，是視聽行業(yè)長期形成的約定稱呼，和圖像處理中所說的模糊是不完全一致的。從幾路視頻到幾百上千、上萬路視頻，均可的進行檢測，自動生成檢測報告，提供及時且精準的維護信息，時間從根源上解決圖像模糊的問題。

隨著視頻采集技術的數(shù)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(jù)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。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。隨著圖像高清晰度的增加，由于采樣率的限制，絕大多數(shù)成像系統(tǒng)都存在不同的混疊現(xiàn)象。在我國經(jīng)濟發(fā)展程度飛速提高的同時，社會基礎設施的建設也同步得到了大力發(fā)展，其中監(jiān)控系統(tǒng)和具有攝像/照相功能的消費類電子產(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值。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。限帶濾波就是對高速采樣的數(shù)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(chǎn)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。而模糊圖像去噪聲的算法實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，就構成了形形色1色的去噪聲算法。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。