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造成圖像模糊的原因有很多，需要取得比較好的處理效果，不同原因?qū)е碌哪：枰煌奶幚矸椒āＤ敲矗：龍D像處理方法是怎么樣的呢？下面就由神博為大家簡單介紹一下吧。

圖像復(fù)原

圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)是有區(qū)別的，兩者的目的都是為了改善圖像的質(zhì)量。圖像增強(qiáng)很多傳統(tǒng)圖像算法都可以減輕圖像的模糊程度，比如圖像濾波、幾何變換、對比度拉伸、直方圖均衡、空間域銳化、亮度均勻化、形態(tài)學(xué)、顏色處理等。但圖像增強(qiáng)不考慮圖像是如何退化的，只有通過試探各種技術(shù)來增強(qiáng)圖像的視覺效果，而圖像復(fù)原就完全不同，需要知道圖像退化過程的先驗知識，據(jù)此找出一種相應(yīng)的逆過程方法，從而得到復(fù)原的清晰圖像。圖像復(fù)原主要取決于對圖像退化過程的先驗知識所掌握的精而準(zhǔn)確程度。

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圖像復(fù)原與圖像增強(qiáng)技術(shù)一樣，也是一種改善圖像質(zhì)量的技術(shù)。圖像復(fù)原是根據(jù)圖像退化的先驗知識建立一個退化模型，然后以此模型為基礎(chǔ)，采用各種逆退化處理方法逐步進(jìn)行恢復(fù)，從而達(dá)到改善圖像質(zhì)量的目的。

對由于離焦、運(yùn)動、大氣湍流等原因引起的圖像模糊，圖像復(fù)原的方法效果較好，常用的算法包括維納濾波算法、小波算法、基于訓(xùn)練的方法等。問題原因：槍機(jī)外接鏡頭，攝像機(jī)的接口是CS，正常配合接CS接口的鏡頭即可，如果的鏡頭接口是C,則需要增加C/CS轉(zhuǎn)接環(huán)。使用維納濾波解決運(yùn)動模糊圖像的例子，取得了很好的復(fù)原效果。在知道退化模型的情況下，相對圖像增強(qiáng)來說，圖像復(fù)原可以取得更好的效果。

我們在監(jiān)控圖像里面，有時候會產(chǎn)生監(jiān)控圖像畫面不清晰的問題。那么，我們要怎么樣解決監(jiān)控圖像畫面不清晰的問題呢？下面就由神博為大家簡單的講解一下吧，希望可以幫助到大家。

數(shù)字信號分析：

1、數(shù)字信號可以通過軟件設(shè)置圖像的分辨率和清晰程度，但主要還是要看前端攝像機(jī)的參數(shù)。

2、編碼器、解1碼器對視頻圖像處理過程中的損失，也可導(dǎo)致圖像不清晰。

3、攝像機(jī)、線路問題與模擬信號分析一致。

總結(jié)：攝像機(jī)自身參數(shù)，攝像機(jī)護(hù)罩不干凈，線路干擾，接口焊接不牢，編解1碼器匹配程度，軟解1碼，監(jiān)視器分辨率等多方面原因都可導(dǎo)致圖像不清晰，所以建議首先分析原因再動手解決。