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模糊图像特殊处理在一般工作生活中用的比较少，吉林图像模糊处理系统，下面就由神博将*介绍****常用模糊图像特殊处理，也是重要的处理技术，为大家讲一讲吧。

图像去噪声

图像去噪声是建立在数学模型基础上的，图像模糊处理系统生产，目前常用的数学模型有两种，即加性噪声模型和乘性噪声模型。加性噪声模型是把观测图像看成是由清晰图像加上噪声得到的；乘性噪声模型把观测图像看成由清晰图像乘以噪声得到的。其中，****常用的模型是加性噪声模型。

无论是哪种数学模型，其原理基本相同，图像模糊处理系统价格，即假设清晰图像和噪声具有一定的先验条件，其中噪声的先验模型较为简单，一般被认为是高斯白噪声或是满足特定形式分布的随机噪声，个别情况下考虑特殊的噪声。与噪声的先验模型相比，清晰图像的先验模型则相对复杂。随着人们对图像去噪声的深入研究，目前人们已经建立了多种噪声模型和清晰图像模型。而模糊图像去噪声的算法实际上就是不同的噪声模型和清晰图像模型相组合，加上不同的求解方法，图像模糊处理系统怎么样，就构成了形形色1色的去噪声算法。由于噪声模型和清晰图像模型数量多，因此去噪声算法也有很多算法，但是目前常用的算法有滤波技术、小波域算法、空间域算法、基于训练的算法、时空结合的算法

造成图像模糊的原因很多，聚焦不准、光学系统的像差、成像过程中的相对运动、大气湍流效应、低光照、环境随机噪声等都会导致图像模糊。下面就由神博为大家讲一讲吧。

图像的编解1码、传输过程都可能导致图像的进一步模糊。总体来说，造成图像模糊的主要原因如下：

镜头聚焦不当、摄像机故障等; 　

传输太*频线老化、环境电磁干扰等; 　

摄像机护罩视窗或镜头受脏污、受遮挡等; 　

摄像机分辨率低，欠采样成像; 　　

光学镜头的****限分辨率和摄像机不匹配导致的模糊; 　

运动目标处于高速运动状态导致的运动模糊等; 　

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