济南图像模糊处理系统生产择优

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。那么，模糊图像处理方法是怎么样的呢？下面就由神博为大家讲一讲吧。

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。这些算法和参数的组合进一步发展成为具体的增强算法，比如“图像去雾”算法、“图像去噪”算法、“图像锐化”算法、“图像暗细节增强”算法等等。这里所说的模糊图像泛指较低的图像，是视听行业长期形成的约定称呼，和图像处理中所说的模糊是不完全一致的。这些算法都不同程度提高了图像清晰度，很大程度---了图像。

综合使用形态学、图像滤波和颜色处理等算法可以实现图像去雾的算法。

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。那么，模糊图像处理重要怎么样解决呢？下面就由神博为大家简单介绍一下吧。

图像复原

图像复原与图像增强技术一样，也是一种---图像的技术。图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，然后以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法逐步进行恢复，从而达到---图像的目的。

对由于离焦、运动、---湍流等原因引起的图像模糊，图像复原的方法效果较好，常用的算法包括维纳滤波算法、小波算法、基于训练的方法等。使用维纳滤波解决运动模糊图像的例子，取得了---的复原效果。因此，模糊图像处理技术的研究和应用在安防领域就有了很重要的意义。在知道退化模型的情况下，相对图像增强来说，图像复原可以取得---的效果。

随着电子产品行业的兴起，大量具有---功能电子产品的广泛使用，给人们的工作和生活带来了很多便利。但由于电子产品本身参差不齐，图像模糊难以辨认，称为模糊图像。下面就由神博为大家讲一讲吧。

模糊图像处理的原理及常用技术

模糊图像处理---算法的基础主要涉及数学中有关矩阵、概率统计、微积分以及物理原理、光学知识和信号处理知识等，利用了许多---及当代---的数学工具，如快速傅里叶变换fft、小波变换、微分方程和调和分析等。因此，模糊图像处理是对多学科知识的综合应用。模糊图像处理技术还需要激光模拟计算机。激光模拟计算机通常是由激光器、透镜组、光学滤波器、色散光栅、显示器及其它附件组成。模糊图像经过激光模拟计算机处理后可以使模糊难以辨认的图像变得较为清晰。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，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。激光模拟计算机的关键元件是光学滤波器，根据各种不同的信息处理要求，可以制作各种不同的复杂的光学滤波器。这些复杂的光学滤波器不但可以处理模糊图像，而且还可以识别图像。