隨著數字圖像技術的發(fā)展和市場需求的推動，模糊圖像處理技術的研究一直沒有中斷過。新的數字處理技術和設備不斷出現，同時行業(yè)對圖像清晰度的要求不斷提高，模糊圖像處理技術也在不斷進步。模糊圖像處理技術應用領域非常廣泛，幾乎有數字圖像的地方都可能應用到模糊圖像處理技術。維視圖像大體為您總結了造成圖像模糊的主要原因：

鏡頭聚焦不當、攝像機故障等;

傳輸太遠、視頻線老化、環(huán)境電磁干擾等;

攝像機護罩視窗或鏡頭受臟污、受遮擋等;

大霧、沙塵、雨雪等惡劣環(huán)境影響;

由視頻壓縮算法和傳輸帶寬原因導致的模糊;

攝像機分辨率低，欠采樣成像;

光學鏡頭的極限分辨率和攝像機不匹配導致的模糊;

運動目標處于高速運動狀態(tài)導致的運動模糊等;

從技術方面來講，模糊圖像的處理方法主要分為三類，接下來維視圖像將從這三個方面切入剖析。

圖像增強

很多傳統(tǒng)圖像算法都可以減輕圖像的模糊程度，比如圖像濾波、幾何變換、對比度拉伸、直方圖均衡、空間域銳化、亮度均勻化、形態(tài)學、顏色處理等。就單個來講，這些算法都比較成熟，相對簡單。但是對于一個具體的模糊圖像，往往需要上面的一種或者多種算法組合，配合不同的參數才能達到理想的效果。這些算法和參數的組合進一步發(fā)展成為具體的增強算法，比如“圖像去霧”算法、“圖像去噪”算法、“圖像銳化”算法、“圖像暗細節(jié)增強”算法等等。這些算法都不同程度提高了圖像清晰度，很大程度改善了圖像質量。

圖像復原

圖像復原是根據圖像退化的先驗知識建立一個退化模型，然后以此模型為基礎，采用各種逆退化處理方法逐步進行恢復，從而達到改善圖像質量的目的。

圖像復原和圖像增強是有區(qū)別的，兩者的目的都是為了改善圖像的質量。但圖像增強不考慮圖像是如何退化的，只有通過試探各種技術來增強圖像的視覺效果，而圖像復原就完全不同，需要知道圖像退化過程的先驗知識，據此找出一種相應的逆過程方法，從而得到復原的清晰圖像。圖像復原主要取決于對圖像退化過程的先驗知識所掌握的精確程度。

對由于離焦、運動、大氣湍流等原因引起的圖像模糊，圖像復原的方法效果較好，常用的算法包括維納濾波算法、小波算法、基于訓練的方法等。在知道退化模型的情況下，相對圖像增強來說，圖像復原可以取得更好的效果。

圖像超分辨率重構

現有的監(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。超分辨率復原技術最初只對單幅圖像進行處理，這種方法由于可利用的信息只有單幅圖像，圖像復原效果有著固有的局限。序列圖像的超分辨率復原技術旨在采用信號處理方法通過對序列低分辨率退化圖像的處理來獲得一幅或者多幅高分辨率復原圖像。由于序列圖像復原可利用幀間的額外信息，比單幅復原效果更好，是當前的研究熱點。

維視圖像建議雖然模糊圖像處理算法已經取得了非常廣泛的應用，但是圖像算法畢竟有局限性，不能將所有問題都寄希望于圖像算法，對于不同種類的模糊問題，要區(qū)別對待。對于由鏡頭離焦、灰塵遮擋、線路老化、攝像機故障等造成的模糊或者圖像質量下降，在視頻診斷系統(tǒng)的幫助下，一定要及時維修，從源頭上解決問題。對于低光照等優(yōu)先選擇日夜兩用型高感光度攝像機，對于雨霧、運動和欠采樣等造成的圖像質量下降，可以借助于“視頻增強服務器”包含的各種模糊圖像處理算法來提升圖像質量。