随着电子产品行业的兴起，大量具有摄像功能电子产品的广泛使用，给人们的工作和生活带来了很多便利。但由于电子产品本身质量参差不齐，图像模糊难以辨认，称为模糊图像。下面就由神博为大家讲一讲吧。

模糊图像处理的原理及常用技术

模糊图像处理核心算法的基础主要涉及数学中有关矩阵、概率统计、微积分以及物理原理、光学知识和信号处理知识等，利用了许多经典及当代先进的数学工具，如快速傅里叶变换（FFT）、小波变换、微分方程和调和分析等。因此，模糊图像处理是对多学科知识的综合应用。模糊图像处理技术还需要激光模拟计算机。激光模拟计算机通常是由激光器、透镜组、光学滤波器、色散光栅、显示器及其它附件组成。模糊图像经过激光模拟计算机处理后可以使模糊难以辨认的图像变得较为清晰。激光模拟计算机的关键元件是光学滤波器，根据各种不同的信息处理要求，可以制作各种不同的复杂的光学滤波器。这些复杂的光学滤波器不但可以处理模糊图像，而且还可以识别图像。我们在在视频监控的时候，一般会关注监控图像质，这是我们检测的关键，并且，提高监控图像质量和编码传输效率一直是模糊图像处理目标。

造成图像模糊的原因有很多，需要取得比较好的处理效果，不同原因导致的模糊往往需要不同的处理方法。下面就由神博为大家讲一讲我们影响模糊图像的现象。

大雾、沙尘、雨雪等恶劣环境影响; 　　

由视频压缩算法和传输带宽原因导致的模糊; 　　

摄像机分辨率低，欠采样成像; 　　

光学镜头的极限分辨率和摄像机不匹配导致的模糊; 　

运动目标处于高速运动状态导致的运动模糊等; 　

提高监控图像质量和编码传输效率是在视频监控领域的关键，也是模糊图像处理的目标。那么提高监控图像质量是怎么样进行执行的呢？下面就由神博简单的为大家讲解一下吧。

视频信号的预处理处在系统上游，是针对主处理而言的。在视频监控中，主处理一般是指视频的压缩编码和传输，此前的处理一般称之为预处理，常将它归并在视频采集部分。无疑，视频采集中的预处理是一个重要环节，处理的好坏将直接影响采集图像质量以及后续编码传输处理的效率。提高视频质量意味着提高最终用户的观看满意度，提高编码效率则意味着在同样的码率限制下可以传输更高质量的视频。