图像去模糊是指对受到各种因素影响而产生的模糊图像进行处理，使其尽可能接近原始清晰图像的过程。这种处理在日常生活和工业生产中有重要应用。为了达到良好的处理效果，应对不同原因导致的模糊采取相应的处理方法。图像去模糊的技术方法主要包括图像增强、图像复原和超分辨率重构。
图像增强
图像增强是为了强化图像中的有用信息，使其更易于观察和理解。这可能涉及到图像的失真，以便更好地适应特定的应用情境。图像增强的目标是突出感兴趣的部分，同时削弱不必要的细节，以提高图像的质量和可用性。图像增强技术可分为两类：频率域法和空间域法。频率域法基于傅里叶变换对图像信号进行增强，可以通过低通滤波去除噪声，或通过高通滤波增强边缘等高频信号。空间域法则包括局部求平均值法和中值滤波等，常用于去除或减弱噪声。图像增强的方法是通过添加或改变图像的数据，以突出或抑制特定的特征，使得图像与人类视觉系统更加匹配。在图像增强的过程中，不会分析图像劣化的原因，因此处理后的图像可能并不完全还原原始图像。图像增强技术根据处理过程所在的域不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法。基于空域的算法直接作用于图像的灰度级别，而基于频域的算法则在图像的变换域内修改变换系数。基于空域的算法包括点运算算法和邻域去噪算法。点运算算法主要用于调整图像的灰度分布，而邻域增强算法则分为平滑和锐化两个方向。平滑算法如均值滤波和中值滤波用于减少噪声，而锐化算法如梯度法、算子、高通滤波等则用于突出边缘。
图像复原
图像复原是针对图像在获取、传输和存储过程中因各种因素而导致的畸变和失真进行处理，以恢复原始图像的过程。图像退化的表现形式包括模糊、失真和噪声等。图像复原技术是图像处理领域的重要分支，其目的是通过提升图像品质来改善视觉效果。图像复原过程本质上是一个估计过程，需要根据特定的退化模型对退化图像进行处理。由于引起图像退化的因素多样，没有通用的复原方法，因此研究人员提出了多种不同的复原算法。早期的复原方法包括非邻域滤波法、邻域滤波法、维纳滤波和最小二乘滤波等。随着数字信号处理和图像处理的发展，新的复原算法不断涌现。图像复原技术在多个领域都有广泛应用，如太空探索、天文学、生物学、医学影像、交通监控和刑事侦查等。在生物学中，图像复原技术被用于重建生物活体细胞内部组织的三维结构。在医学领域，它有助于获取肿瘤周围组织的相关量化数据。在天文学中，图像复原技术被应用于气动光学效应图像的复原研究。
超分辨率重构
超分辨率重构是通过信号处理技术提高图像分辨率并改善图像质量的一种方法。其核心理念是通过估计成像系统截止频率以外的高频成分来提高图像分辨率。最初的超分辨率重构仅限于单幅图像，但由于受限于可用信息，其效果有限。序列图像的超分辨率重构技术利用序列图像之间的相关性来实现更好的复原效果。序列图像的超分辨率重构可分为频域法和空域法两类。频域法优点在于理论简单、计算复杂度低，但适用条件较严格。空域法则考虑了更多的先验知识和复杂的运动模式。常用的空域法包括非均匀插值法、迭代反投影方法、凸集投影法、最大后验估计法和最大似然估计法等。其中，最大后验估计法和凸集投影法是研究热点，具有广阔的发展前景。
模糊图像处理的关键和不足
由于实际图像的复杂性和多样性，模糊图像处理需要面对多种情况，因此需要设计合适的处理流程。然而，如何选择适合的具体处理流程仍然是一个挑战，通常需要依赖于人的经验和判断。此外，尽管现有的一些处理算法已经取得了一定的成功，但它们仍然有一定的局限性。为了避免这些问题，可以采用视频诊断技术来提前发现和修复监控系统中的图像质量问题。东方网力推出的“视频增强服务器”产品包含了多种常用的视频增强、图像复原和超分辨率重构算法，提供了灵活的算法控制和参数选择功能，同时也给出了推荐的处理流程，以简化用户的使用体验。总的来说，虽然模糊图像处理算法已经有了广泛的应用，但对于不同类型的问题，应采取不同的解决方案。对于由硬件问题引起的图像模糊，应及时维修，而对于低光照、雨雾、运动和欠采样等因素造成的图像模糊，可以借助于“视频增强服务器”的算法来提升图像质量。
参考资料
浅谈图像去模糊化 原创.CSDN博客.2024-10-21
36. 盲去卷积 - 更加实用的图像去模糊方法.知乎专栏.2024-10-21
图像去模糊综述.CSDN博客.2024-10-21