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虽然很多模糊图像的处理方法在实际应用中取得了很好的效果，但是当前仍然有一些因素制约着模糊图像处理的进一步发展。下面就由神博为大家简单讲解一下。

算法的高度针对性 　　

绝大部分的模糊图像处理算法只适用于特定图像，图像模糊处理系统功能，而算法本身无法智能决定某个算法模块的开启还是关闭。举例来说，图像模糊处理系统参数，对于有雾的图像，潍坊图像模糊处理系统，“去雾算法”可以取得很好的处理效果，但是作用于正常图像，反而导致图像效果下降，“去雾算法”模块的打开或者关闭需要人工介入。

图像模糊是什么呢？然而图像中的像素每一个都有自己的像素值，这些像素值决定了图像****终的显示。一幅模糊的图，像素点之间的差别小。下面就由神博为大家讲一讲怎么样解决图像模糊吧。

简单的方法就是直接取所需处理像素值的周边半径内平均来作为它自身的像素信息，对图像内所有像素点都可以这么处理，另外边界点需要另外找处理方法。

还可以采取正态分布取权值的做法来取平均值，因为实际上围绕一个特定的像素点，离它越远，图像模糊处理系统介绍，和它的相似度就越低，对它们处理的权重也应该越低，而正态分布恰好是一个山型函数可以围绕着这一个特定的像素点取半径进行处理。

然而实际情况下，正态分布虽说有理有据，但是效率不是很高，所以可以取多次周边平均的方法来增加模糊效果。