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虽然很多模糊图像的处理方法在实际应用中取得了很好的效果，济宁图像模糊处理系统，但是当前仍然有一些因素制约着模糊图像处理的进一步发展。下面就由神博为大家简单讲解一下。

算法的高度针对性 　　

绝大部分的模糊图像处理算法只适用于特定图像，而算法本身无法智能决定某个算法模块的开启还是关闭。举例来说，对于有雾的图像，“去雾算法”可以取得很好的处理效果，但是作用于正常图像，反而导致图像效果下降，“去雾算法”模块的打开或者关闭需要人工介入。

如何解决监控图像画面不清晰的问题，这是我有非常多的人需要考虑的问题，其实图像不清晰有很多原因造成的，那么，我们要怎么样避免呢？下面就由神博为大家 讲一讲吧。

1、如果白天很清晰但到了晚上就不行了，就是夜间的光源不够强，也和摄像机的及低照度有关系。这种情况只能更换摄像机或者加强夜晚照明。如摄像机为感红外摄像机也可增加红外灯弥补夜晚灯光不足的状况。

2、线路干扰，模拟信号的图像不清晰如果是横条的图像，那是视频信号受到了干扰，这种情况只能尽量找到干扰源，将信号线尽量远离才能解决。

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