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图像模糊的原理，通过对图像中的像素值进行平均处理，让这些像素值越来越来接近，来达到一种人尽量无法辨识出这些像素点的差别，从来产生模糊的效果。下面就由神博为大家讲一讲模糊图像处理。

模糊图像处理的原理及常用技术

模糊图像处理技术是数字图像处理技术的核心，根据模糊图像处理技术的发展和技术本身的复杂程度，图像模糊处理系统哪家好，模糊图像处理又可以细分为常规处理、高及处理和特殊处理三种。常规处理包括图像增强、图像滤波、正交变换、形态学操作、几何变换、图像运算、图像特征和图像转换等；特殊处理包括人脸超分辨率、车1牌恢复/增强、低照度处理和雨雾图像增强等；高及处理包括图像去噪声、图像复原、图像融合和图像超分辨率等。其中，模糊图像常规处理技术出现的时间早、方法成熟，简单容易掌握，

模糊图像特殊处理在一般工作生活中用的比较少，图像模糊处理系统参数，下面就由神博将*介绍****常用模糊图像特殊处理，也是重要的处理技术，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，销售图像模糊处理系统，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，****常用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，济南图像模糊处理系统，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。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