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。從技術方面來講，模糊圖像處理方法主要分為三大類，分別是圖像增強、圖像復原和超分辨率重構。本文將從這三方面切入剖析。

　　智能化設備管理技術是利用系統管理平臺軟件的設備管理服務，對所有的監控設備包括攝像機、云臺、編碼器和系統服務器進行不間斷的實時監測，當發現故障時能及時通過各種方式告警，提示維護人員及時處置。一個系統可以按照網絡拓撲結構部署多臺設備管理服務器，分區域對設備進行實時的巡檢，這樣可以大大提高系統的維護效率，盡可能做到在設備發生故障時，在不超過10分鐘的時間內被監測到并告警。

　　建設目標

　　本方案擬應用先進的機器學習和計算機視覺技術，仿真人類的視覺系統，針對某市公共安全圖像資源前端攝像頭出現的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面凍結、增益失衡和云臺失控等常見攝像頭故障以及惡意遮擋和破壞監控設備的不法行為做出準確判斷，并自動記錄所有的檢測結果，生成報表。以便用戶輕松維護市公共安全圖像資源系統。

　　技術路線

　　將視頻故障分成視頻信號缺失、視頻清晰度異常、視頻亮度異常、視頻噪聲、視頻雪花、視頻偏色、畫面凍結、PTZ運動失控八種類型。其中視頻信號缺失、隨著“平安城市”的廣泛建設，各大城市已經建有大量的視頻監控系統，雖然監控系統己經廣泛地存在于銀行、商場、車站和交通路口等公共場所，但是在公安工作中，由于設備或者其他條件的限制，案情發生后的圖像回放都存在圖像不清晰，數據不完整的問題，無法為案件的及時偵破提供有效線索。經常出現嫌疑人面部特征不清晰、難以辨認、嫌疑車輛車牌模糊無法辨認等問題，這給公安部門破案、法院的取證都帶來了極大的麻煩。隨著平安城市的推廣、各地各類監控系統建設的進一步推進，此類問題將會越來越凸顯。

　　模糊圖像產生的原因

　　造成圖像模糊的原因很多，聚焦不準、光學系統的像差、成像過程中的相對運動、大氣湍流效應、低光照、環境隨機噪聲等都會導致圖像模糊。另外圖像的編解碼、傳輸過程都可能導致圖像的進一步模糊。總體來說，造成圖像模糊的主要原因如下：

　　· 鏡頭聚焦不當、攝像機故障等;

　　· 傳輸太遠、視頻線老化、環境電磁干擾等;

　　· 攝像機護罩視窗或鏡頭受臟污、受遮擋等;

　　· 大霧、沙塵、雨雪等惡劣環境影響;

　　· 由視頻壓縮算法和傳輸帶寬原因導致的模糊;

　　· 攝像機分辨率低，欠采樣成像;

　　· 光學鏡頭的極限分辨率和攝像機不匹配導致的模糊;

　　· 運動目標處于高速運動狀態導致的運動模糊等;

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　　模糊圖像常用解決方案

　　對于模糊圖像處理技術，國內大學和科研機構在多年以前就在研究這些理論和應用，相關文獻也發布了不少，已經取得了一些很好的應用。美國 Cognitech軟件是相當成熟的一套模糊圖像恢復應用軟件，在美國FBI及其他執法機構中已有多年實際應用，其恢復出的圖像可以直接當作法庭證據使用，可見模糊圖像處理技術已經取得了相當的實際應用。

　　前面提到，造成圖像模糊的原因有很多，要取得比較好的處理效果，不同原因導致的模糊往往需要不同的處理方法。從技術方面來講，模糊圖像處理方法主要分為三大類，分別是圖像增強、圖像復原和超分辨率重構。

　　圖像增強

　　很多傳統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、形態學、顏色處理等。就單個來講，這些算法都比較成熟，相對簡單。但是對于一個具體的模糊圖像，往往需要上面的一種或者多種算法組合，配合不同的參數才能達到理想的效果。這些算法和參數的組合進一步發展成為具體的增強算法，比如“圖像去霧”算法、“圖像去噪”算法、“圖像銳化”算法、“圖像暗細節增強”算法等等。這些算法都不同程度提高了圖像清晰度，很大程度改善了圖像質量。

　　綜合使用形態學、圖像濾波和顏色處理等算法可以實現圖像去霧的算法，圖1是一個去霧算法的實際使用效果，類似的圖像增強算法還有很多，不再一一列舉。