近些年来，随着大家对于监控工作的看重，高清的设备也越来越多的出现在我们的生活当中。尤其对于平安城市等一些大型项目，高清几乎已经成为应用中必不可少的工具。不过，清晰度的提升未必就意味着一定能够看清楚。尤其在城市的管理中，由于拍摄环境的复杂，以及物体流动的频繁，对焦未必是一件非常容易的事情。于是，图像模糊也就成为我们高清管理中的最大困扰。
模糊图像如何处理?
曾经有不少的用户认为，高清效果的实质很大程度上决定着高清监控的工作效果。因此，模糊图像处理技术也就在此刻显得尤为重要。没有抓清楚的图像真的能够被处理清楚?它是否真的像不少人理解的那样挽救高清呢?我们不妨来看一看模糊图像的处理手段。
如今，在实践中已经有不少的算法可以减轻图像的模糊程度，比如说图像滤波，几何变换，或者相应的拉伸等等。单纯的从算法本身的角度来讲，这些算法在解决图像模糊的效果上还是相对成熟，同时也是相对简单的。不过，图像的模糊处理绝非是一个简单的算法可以单独搞定，在处理中，往往需要一种或多种算法共同执行，并且配合不同的设置与调整才能满足相对理想的需求。因此，这对于算法的需求也随之升高，催生出了增强算法的出现。
图像的复原处理
与上面提到的图像增强类似，图像的复原处理严格来说也属于一种对图像质量进行提升的技术。在处理中，设备线根据图像退化程度建立一个模型，并且以这个模型为基础，进行相应的复原工作。
不过，虽然二者同属于在图像质量上的改进。但是他们之间却也在技术上有着非常明显的不同。比起图像增强模式中单纯的对图像的质量进行拔升。图像复原则根据图像规划的过程，先进行可逆规划，尽可能的得到原图像。而后在进行相应的复原工作。
从效果来看，图像复原的效果显然要比单纯的提升质量更精细，但是，他对于原图像的把握也提出了更高的要求。
超分辨率的重构设置
前面提到的两种处理技术中，基本上对于环境或者是模糊的成因没有什么太多的限制。而对于超分辨率的重构来说，则有着相对明确的前提：如今，许多摄像机将设备的目标定位于远景或者大的场合关注，一个摄像机可能就覆盖很大的监控范围，虽然这样的配置能够保证监控的全面性，但是对于一些细节的把握，可能就欠缺很多了。而超分辨率重构则是这类问题的解决方式。
在处理中，设备在提高图像的分辨率的同时改善采集图像质量。其核心思想则是通过对成像系统截止频率之外的信号高频成分估计来提高图像的分辨率。最初，超分辨率复原技术只是应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。而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，因此这种方式也被用户看做是图像效果恢复的主要期待。
模糊图像处理能否救高清?
通过上面的介绍，我们看到如今的模糊图像处理技术已经发展的比较完善了。针对不同的环境成因，几乎也都有着相对针对性的解决方式。那么这样的成就就真的能消除模糊图像对于监控显示上带来的负面效应么?
事实上，虽然模糊图像处理技术的发展已经堪称完善。不过，受制于最初采集效果的不佳，因此，基础性的缺陷导致了模糊图像处理效果的限制。
毕竟对于许多拍摄的效果来说，当影像数据传到后端时，在效果上几乎就是不可逆的状态。因此，如果要彻底解决模糊图像的问题，就必须对图像信息进行全方位的处理。而这也就对编码算法提出了极高的要求。不过，这样的实践成本无疑是极为庞大的，而通过类似的软件处理，还不如选择更强性能的硬件设备更实际。
上面的文章提到过，超分辨率重构的图像处理技术是当前图像恢复效果最佳的方式之一。也是用户最寄予期望的处理方式之一。不过，也正是由于其算法的复杂性，常规设备还很难做到实时处理高清图像，这也在另一方面说明了算法的效率仍是目前模糊图像处理不足的主要因素。
其实，说到最主要的因素，也是模糊图像处理技术核心的不足，就是虽然每个处理技术都具有自己各自的特性，但是他们对场景的特定要求也是非常高的，不同算法的局限性阻碍了算法工作的彻底性，同时也给算法间的互补带来了很大的困难。
所以，通过上面的分析我们可以认识到，虽然模糊图像处理技术在一定程度上，能够弥补环境或者设备造成的取景不清的现象。但是，由于其自身的局限性，以及用户对视频效果的更高要求，指望模糊图像处理技术实现图像的全恢复，实现图像的高度清晰显然还是不现实的。至少从目前的技术趋势来看，如果渴望实现更高效果的成像显示，高性能的前端硬件终究是我们不可避免的唯一选择。
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