python模糊图像清晰化_视频模糊图像处理

随着科学技术的不断发展和进步以及人们的安防意识不断加强，人们对于安防技术的要求越来越高。电子监控在许多领域中都得到了广泛的应用，如交通监控、军事侦查、公共场所安全防范等。

清晰的图像能够准确地锁定犯罪证据和犯罪嫌疑人，能够清晰地锁定违章行为，识别违章的车牌，能够清晰地还原人体内部结构。可是，由于环境、人为、监控系统等因素的影响，很容易导致监控的影像出现模糊不清的情况，为了确保电子监控系统功能的有效发挥，有必要对模糊图像进行清晰化处理，对图像的质量进行改善。

监控系统作为视频图像形成的一种体系，是从监控摄像头、传输线缆、监视器图像等获取画面和图像的，这系统中的每个构成部分都可能导致输送的图像和画面不清晰。

模糊图像处理技术，主要原理是利用相应的数字图像处理算法，针对模糊图像进行清晰化处理，达到恢复或者强化原始目标细节的效果，使得图像可以提供更多有用的信息。针对不同的模糊图像类型，必须采用相应的处理技术，才能够保证良好的处理效果。

智能视频分析技术就是一种新型的技术，主要是解决筛选、检索视频中的数据问题。在当下的信息技术中，主要有两种，一种是运用前景提取的方式来捕捉物体的运动情况，按照数字信息的相关规则来进行相应的区域性的信号分析，例如物品遗留、拌线、周界等；第二种，是运用模拟识别技术对视频图像进行针对性的建模，使得特定物体的视频监控更加具体，更富有针对性，如人流统计、车辆检测、人脸检测等应用。在安防领域中，这种技术有助于识别与设定不同的物体特征，能够很好地抓住犯罪行为，锁定犯罪嫌疑人。

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