模糊圖像的三大處理方法
模糊圖像是什么一個概念，圖像中的像素每一個都有自己的像素值，這些像素值決定了圖像終的顯示。來想象一幅模糊的圖，是不是感覺越模糊，這些像素點之間的差別就越小呢？確實是這樣，這也是圖像模糊的原理，也就是一種像素的平滑化，通過對圖像中的像素值進行平均處理，讓這些像素值越來越來接近，來達到一種人盡量無法辨識出這些像素點的差別，從來產生模糊的效果。原理就是如此，從原理上，我們還可以得到一個啟示，那就是對于取均值的半徑大小越大，那么整個模糊效果也就越好，很好理解，因為取的范圍越大，意味著相似的像素點越多，達到的模糊效果也就越好了。
模糊圖像處理技術應用*的機器學習和計算機視覺技術，仿真人類的視覺系統，針對某市公共安全圖像資源前端攝像頭出現的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面凍結、增益失衡和云臺失控等常見攝像頭故障以及惡意遮擋和破壞監控設備的不法行為做出準確判斷，并自動記錄所有的檢測結果，生成報表。以便用戶輕松維護市公共安全圖像資源系統。
造成圖像模糊的原因有很多，要取得比較好的處理效果，不同原因導致的模糊往往需要不同的處理方法。從技術方面來講，模糊圖像處理方法主要分為三大類，分別是圖像增強、圖像復原和超分辨率重構。
圖像增強：
很多傳統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：
圖像復原與圖像增強技術一樣，也是一種改善圖像質量的技術。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。
圖像超分辨率重構：
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模糊圖像的情況。其核心思想是通過對成像系統截止頻率之外的信號高頻成分估計來提高圖像的分辨率。
