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造成图像模糊的原因有很多，需要取得比较好的处理效果，不同原因导致的模糊往往需要不同的处理方法。下面就由神博为大家讲一讲我们经常使用模糊图像的处理方法。

图像增强 　

很多传统图像算法都可以减轻图像的模糊程度，比如图像滤波、几何变换、对比度拉伸、直方图均衡、空间域锐化、亮度均匀化、形态学、颜色处理等。就单个来讲，这些算法都比较成熟，相对简单。但是对于一个具体的模糊图像，往往需要上面的一种或者多种算法组合，配合不同的参数才能达到理想的效果。

　由于环*路、镜头、摄像机等影响，监控系统建成并运营一段时间后，图像模糊处理系统价格，都会出现一部分的视频模糊不清的问题。 　

　总体来说，虽然模糊图像处理算法已经取得了非常广泛的应用，但是图像算法毕竟有局限性，不能将所有问题都寄希望于图像算法，对于不同种类的模糊问题，黑龙江图像模糊处理系统，要区别对待。

现有的监控系统主要目标为宏观场景的监视，一个摄像机，覆盖一个很大的范围，图像模糊处理系统公司，导致画面中目标太小，人眼很难直接辨认。这类由于欠采样导致的模糊占很大比例，对于由欠采样导致的模糊需要使用超分辨率重构的方法。下面就由神博为大家讲一讲吧。

图像超分辨率重构 　　

超超分辨率复原技术****初只对单幅图像进行处理，这种方法由于可利用的信息只有单幅图像，图像复原效果有着固有的局限。序列图像的超分辨率复原技术旨在采用信号处理方法通过对序列低分辨率退化图像的处理来获得一幅或者多幅高分辨率复原图像。由于序列图像复原可利用帧间的额外信息，比单幅复原效果更好，是当前的研究热点。 　　

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序列图像的超分辨率复原主要分为频域法和空域法两大类，频域方法的优点是:理论简单，运算复杂度低，缺点是：只局限于全局平移运动和线性空间不变降质模型，包含空域先验知识的能力有限。空域方法所采用的观测模型涉及全局和局部运动、空间可变模糊点扩散函数、非理想亚采样等，而且具有很强的包含空域先验约束的能力。常用的空域法有非均匀插值法、迭代反投影方法(IBP)、凸集投影法(POCS)、大后验估计法(MAP)、大似然估计法(ML)、滤波器法等，其中，MAP和POCS二方法研究较多，发展空间很大。