“数据的定义有强烈的时代特征……图像是一种重要的数据。但是在一百年前，供应图像模糊处理系统，认为图像不是数据。下面神博将为大家讲一讲图像的一些相关知识。

我们肉眼凡胎中所见的这个美妙的世界，根本记录不下来，都没有办法记录图像，怎么谈得上分析呢？但是今天，数码成像技术的成熟让所有的图像都能够以非常高的分辨率被记录下来，然后进行分析，然后支撑很多有趣的应用。”

近些年来，图像数据处理方法日新月异，许多实际应用如雨后春笋般不断涌出，从传统的人脸识别，物品识别到我们手机上的P图软件，菏泽图像模糊处理系统，以及正在飞速发展的ai症图像识别，图像数据的应用有着非常广阔的前景。

视频监控系统，图像回放都存在图像不清晰，数据不完整的问题，经常出现不清晰，难以辨认，图像模糊处理系统出售，带来了极大的麻烦。下面就偶遇商标为大家讲一讲模糊图像产生的原因。

模糊图像产生的原因

1.  系统自身因素

（1）镜头聚焦不当、摄像机故障等。

（2）传输太远、视频线老化

（3）光学镜头的极限分辨率和摄像机不匹配导致的模糊;

（4）相机分辨率低，欠采样成像。

2.　自然环境

（1）摄像机罩或镜头受脏污、受遮挡等。

（2）大雾，图像模糊处理系统怎么样，沙尘、雨雪等环境影响等。

3.  人为环境

（1）环境电磁干扰;

（2）视频压缩算法、传输带宽导致的模糊。

（3）运动目标高速运动导致的运动模糊等;

现有的监控系统主要目标为宏观场景的监视，一个摄像机，覆盖一个很大的范围，导致画面中目标太小，人眼很难直接辨认。这类由于欠采样导致的模糊占很大比例，对于由欠采样导致的模糊需要使用超分辨率重构的方法。下面就由神博为大家讲一讲吧。

图像超分辨率重构 　　

超超分辨率复原技术***只对单幅图像进行处理，这种方法由于可利用的信息只有单幅图像，图像复原效果有着固有的局限。序列图像的超分辨率复原技术旨在采用信号处理方法通过对序列低分辨率退化图像的处理来获得一幅或者多幅高分辨率复原图像。由于序列图像复原可利用帧间的额外信息，比单幅复原效果更好，是当前的研究热点。 　　

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