在理想情况下，希望深度学习模型能够在最佳光照条件下进行训练和测试。然而，现实世界中的情况远比这复杂得多。为了使机器学习模型能够更好地应对现实世界的挑战，有意识地在数据集中引入缺陷是至关重要的。降低图像质量正是可以在后处理中完成的任务，而无需收集更多数据并对其进行标记的头痛问题。
图像中可能会出现多种类型的缺陷，如模糊、对比度差、噪声、JPEG压缩等。在这些缺陷中，模糊可能是最具破坏性的。亚利桑那州立大学的研究人员考虑了模糊可能对图像分类的影响，特别是与其他技术相比。在他们的研究中，模糊和噪声对简单的分类任务产生了最不利的影响，这些任务涉及多种卷积神经网络架构。即使是少量的模糊（σ = 2）也会导致误分类。研究人员怀疑，模糊特别掩盖了卷积在特征抽象的早期阶段定位边缘的能力，导致网络训练初期的特征抽象不准确。
模糊可以作为预处理技术或图像增强技术应用。如果生产中的所有图像都可能涉及模糊，那么在训练、验证和测试中的所有图像都应该在预处理中进行模糊处理。然而，更常见的情况是，只有一些图像可能存在模糊。考虑以下情况：
在这些示例中，模糊是一个有用的增强步骤。也就是说，一些图像在随机数量上进行了变化，以模拟不同程度的模糊。
在核心上，模糊图像涉及获取邻近像素并平均它们——实际上，这减少了细节并创造了感知为模糊的效果。因此，在核心上，当实现不同程度的模糊时，正在确定要包含多少邻近像素。从单个像素测量这种扩散作为标准差，在水平（X）和垂直（Y）方向上。标准差越大，图像接收到的模糊就越多。
可以通过Wikipedia了解模糊量。像OpenCV这样的库实现了高斯滤波器，这些滤波器可以用于开源Python脚本中的高斯模糊。利用这些方法，可以在训练管道中的每张图像上添加随机数量的模糊。建议变化输入图像接收到的模糊程度，以更接近现实世界的情况。
# 示例：使用OpenCV实现高斯模糊
import cv2
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (21, 21), 0)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
或者，Roboflow允许轻松设置单个图像希望接收的最大高斯模糊量（比如说，n），训练集中的每个图像接收的模糊量在（0,n）之间，以均匀随机的方式进行采样。
Roboflow还记录了每张图像的变化情况，因此可以轻松地看到哪种程度的模糊可能是最具问题的。