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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，下面就由神博将*介绍模糊图像特殊处理，也是重要的处理技术，神博为大家讲一讲吧。

图像去噪声

图像去噪声是建立在数学模型基础上的，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，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，即假设清晰图像和噪声具有一定的先验条件，济南图像模糊处理系统，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，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

对于模糊图像处理技术，国内大学和科研机构在多年以前就在研究这些理论和应用，相关文献也发布了不少，已经取得了一些很好的应用，下面就由图像模糊处理系统厂家神博来讲一讲吧。

美国 Cognitech软件是相当成熟的一套模糊图像恢复应用软件，在美国FBI及其他执1法机构中已有多年实际应用，其恢复出的图像可以直接当作法庭证据使用，可见模糊图像处理技术已经取得了相当的实际应用。

前面提到，造成图像模糊的原因有很多，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。从技术方面来讲，图像模糊处理系统介绍，模糊图像处理方法主要分为三大类，分别是图像增强、图像复原和超分辨率重构。

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。

　由于环境和线路、镜头、摄像机等影响，监控系统建成并运营一段时间后，图像模糊处理系统哪里好，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，要区别对待。