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在視頻偵1查過程中，對監控視頻進行調取分析是為了獲得有利于偵1查破案的線索和證據，但是有時候視頻或是監控效果并不是很好，這時候就需要模糊圖像處理系統來處理，下面就由神博來簡單講一講吧。

  隨著信息化和計算機圖像處理技術的快速發展，人們安全意識的提高，實時視頻監控系統已經逐步成為人們生活中不可或缺的一部分，已經被廣泛應用在生產、交通、社會安全等方面。但是受惡劣天氣（霧、雨、風、光等）條件和監控系統自身技術條件的限制，視頻圖像往往達不到理想的效果。濟南神博信息技術有限公司是由山東大學計算機信息領域專家創辦，擁有一支由相關博士、碩士組成的強大研發團隊。在這些條件的影響下，圖像會出現退化、模糊不清，進而導致對識別、取證、事件分析等操作造成困難而導致系統無法正常應用。因此，模糊圖像處理技術的研究和應用在安防領域就有了很重要的意義。

高斯模糊是圖像處理中幾乎每個程序員都或多或少聽過的名詞，但是對其原理大家可能并不了解，只知道通過高斯模糊能實現圖像毛玻璃效果，下面就由模糊圖像處理系統廠家神博來講一講吧。

圖像處理中基本的概念：卷積；隨后介紹高斯模糊的核心內容：高斯濾波器；接著，我們從頭實現了一個Java版本的高斯模糊算法，以及實現Renderscript版本。由于我們自己實現的Java版本的高斯模糊算法的效率太低，因此后介紹比較有名的高斯模糊的開源項目：Blurry以及BlurKit-Android。造成圖像模糊的原因有很多，且不同原因導致的模糊圖像需要不同的方法來進行處理，有技術方面的原因，也有自然環境原因造成的，下面就由神博來簡單講一講吧。

BlurDemo是本文的配套Demo：Demo1：Java版本的高斯模糊的簡單實現。Demo2：Renderscript的高斯模糊實現。Demo3：BlurKit-Android的基本使用。圖像復原的算法也有很多種，常用的有維納濾波Richard-Lucy算法、小波域算法、空間域算法、基于訓練的方法、防抖動算法。Demo4：Blurry的基本使用。卷積本文只討論圖像，而圖像可以表示為二維矩陣，其中每個元素為ARGB像素值，因此這里討論二維矩陣的卷積操作。卷積（Convolution）是圖像處理中基本的操作，就是一個二維矩陣A（M*N）和一個二維矩陣B（m*n）做若干操作，生成一個新的二維矩陣C（M*N），其中m和n遠小于M和N，B稱為卷積核（kernel），又稱濾波器矩陣或模板。

模糊圖像處理系統綜合了靜態和動態視頻模糊圖像處理等眾多功能于一體，被廣泛應用于公1安、交通、政府和教育等部門，下面就由神博來簡單講一講解決模糊圖像的方法吧。

圖像復原

有時我們獲得的圖像比較模糊，需要將其變得更清晰一些，而圖像復原就可以實現這個目的。圖像復原技術實際上就是對各種模糊圖像進行處理從而使其變得更清晰的一種技術。圖像復原算法大多通過具體情況下的圖像退化模型來估計原始圖像，如散焦模糊、運動模糊、大氣湍流、成像角度引起的圖像變形等。公司經過不斷的技術換代和軟件升級，研發了一系列的車底安檢產品，已能滿足不同的終端用戶的需求，目前在國內彩色車底掃描市場占有率在90%以上。此外，有一些圖像的退化模型無法確定，對這一類圖像的復原稱為盲目復原。如果圖像變形是全局一致的并且等價于一個卷積過程，這時圖像復原也稱為反卷積問題。圖像復原的算法也有很多種，常用的有維納濾波Richard-Lucy算法、小波域算法、空間域算法、基于訓練的方法、防抖動算法。

圖像復原是模糊圖像處理中的難點，雖然圖像復原的算法有很多種，但是很多情況所獲得的復原圖像效果并不好。例如壓縮行程的模糊圖像、多種模糊過程混合而成的模糊圖像，甚至有些完全未知的模糊圖像無法用退化模型來進行處理。在實際辦案過程中常常會遇到監控圖像效果不佳的情況，很多細節模糊不易識別分辨，難以獲得有價值的線索和證據。因此，對于圖像復原技術還需要做更深入細致的研究。

模糊圖像特殊處理在一般工作生活中用的比較少，下面就由神博將重點介紹模糊圖像是造成的原因，為大家解決問題，希望可以幫助到大家。

圖像不清晰有很多原因造成：

首先要確定你的視頻源是模擬的還是數字的

對模擬視頻信號分析：

1、硬件自身原因，由于圖像的清晰度與攝像機參數和鏡頭的焦距都有很大關系，如果鏡頭的焦距是3.5mm，CCD為1/3，那可視距離也就是5米多，所以如果超出了你攝像機的范圍，那圖像自然就不清晰了。

鏡頭焦距 2.8mm 3.5mm 4mm 4.8mm 6mm 8mm 12mm

1/3”CCD視角 86.3° 67.4° 62° 52.2° 42.3° 32.6° 22.1°

物體距離 4.3m 5.4m 6m 7.3m 和9m 12m 18m

這種情況需要調整攝像機的監視距離，只有調整到其焦距范圍內才能達到不錯的的效果。