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　造成图像模糊的原因很多，聚焦不准、光学系统的像差、成像过程中的相对运动、大气湍流效应、低光照、环境随机噪声等都会导致图像模糊，下面神博为大家简单讲一讲吧。

　智能化设备管理技术是利用系统管理平台软件的设备管理服务，对所有的监控设备包括摄像机、云台、编码器和系统服务器进行不间断的实时监测，当发现故障时能及时通过各种方式告警，提示维护人员及时处置。

· 传输太*频线老化、环境电磁干扰等;

· 大雾、沙尘、雨雪等恶劣环境影响;

· 摄像机分辨率低，欠采样成像;

· 运动目标处于高速运动状态导致的运动模糊等;

图像模糊是什么呢？然而图像中的像素每一个都有自己的像素值，这些像素值决定了图像****终的显示。一幅模糊的图，图像模糊处理系统销售，像素点之间的差别小。下面就由神博为大家讲一讲怎么样解决图像模糊吧。

简单的方法就是直接取所需处理像素值的周边半径内平均来作为它自身的像素信息，对图像内所有像素点都可以这么处理，另外边界点需要另外找处理方法。

还可以采取正态分布取权值的做法来取平均值，因为实际上围绕一个特定的像素点，离它越远，和它的相似度就越低，对它们处理的权重也应该越低，而正态分布恰好是一个山型函数可以围绕着这一个特定的像素点取半径进行处理。

然而实际情况下，出售图像模糊处理系统，正态分布虽说有理有据，但是效率不是很高，所以可以取多次周边平均的方法来增加模糊效果。

模糊图像特殊处理在一般工作生活中用的比较少，图像模糊处理系统出售，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，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，****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，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，陕西图像模糊处理系统，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