明(míng)景模糊視(shì)頻(pín)图像分析处理系统

• 2021/02/09

随着“平安城市”的广泛建设，各大城市已经建有大量的視(shì)頻(pín)监控系统，虽然监控系统己经广泛地(dì)存在于銀(yín)行(xíng)、商场、车站和(hé)交通(tōng)路口等公共场所，但(dàn)是在公安工(gōng)作(zuò)中，由于设备或者其他(tā)条件的限制，案情发生后的图像回放都(dōu)存在图像不清晰，數(shù)据不完整的問(wèn)题，无法為(wèi)案件的及時(shí)侦破提供有效线索。经常出现嫌疑人(rén)面部特征不清晰，难以辨认，嫌疑车辆车牌模糊无法辨认等問(wèn)题。這(zhè)给公安部门破案、法院的取证都(dōu)带来了(le)极大的麻烦。随着平安城市的推广、各地(dì)各类监控系统建设的进一(yī)步推进，此类問(wèn)题会越来越突出。

明(míng)景模糊視(shì)頻(pín)图像分析处理系统主要(yào)用于公安侦查过程中对涉案监控視(shì)頻(pín)中提取的模糊图片进行(xíng)清晰化处理，解决視(shì)頻(pín)图像线索“看(kàn)不清”的难题。针对視(shì)頻(pín)侦查实战需求，提供图像降噪、低(dī)照度增强、去模糊、超分辨率等多种視(shì)頻(pín)图像增强处理算法，增强視(shì)頻(pín)图像畫(huà)面关键细节，恢复視(shì)頻(pín)图像中有价值的信息。

一(yī)．模糊图像产生的原因

1.系统自(zì)身因素

（1）镜头聚焦不当、摄像机故障等。

（2）传输太远、視(shì)頻(pín)线老(lǎo)化

（3）光(guāng)学镜头的极限分辨率和(hé)摄像机不匹配导致的模糊;

（4）相机分辨率低(dī)，欠采样成像。

2.　自(zì)然环境

（1）摄像机罩或镜头受脏污、受遮挡等。

（2）大雾，沙尘、雨雪等环境影响等。

3.人(rén)為(wèi)环境

（1）环境电磁干扰;

（2）視(shì)頻(pín)压缩算法、传输带宽导致的模糊。

（3）运动目标高速运动导致的运动模糊等;

二.　模糊图像常用的处理方法

对于模糊图像处理技術(shù)，國(guó)內(nèi)大学和(hé)科研机构在多年(nián)以前就在研究這(zhè)些理论和(hé)应用，相关文献也发布了(le)不少(shǎo)，已经取得了(le)一(yī)些很(hěn)好的应用。当前有很(hěn)多软件已经有了(le)相当成熟的一(yī)套模糊图像恢复方法，在美國(guó)FBI及其他(tā)执法机构中已有多年(nián)实际应用，其恢复出的图像可(kě)以直接当作(zuò)法庭证据使用，可(kě)見(jiàn)模糊图像处理技術(shù)已经取得了(le)相当的实际应用。

從(cóng)技術(shù)方面来向，模糊图像处理方法主要(yào)分為(wèi)三大类，分别是图像增强、图像复原和(hé)超分辨率重构。

1、图像增强

增强图象中的有用信息，它可(kě)以是一(yī)个失真的过程，其目的是要(yào)改善图像的視(shì)觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地(dì)强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物(wù)体特征之間(jiān)的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和(hé)识别效果，满足某些特殊分析的需要(yào)。

图像增强技術(shù)根据增强处理过程所在的空間(jiān)不同，可(kě)分為(wèi)基于空域的算法和(hé)基于頻(pín)域的算法两大类。

前者把图像看(kàn)成一(yī)种二维信号，对其进行(xíng)基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低(dī)通(tōng)滤波（即只让低(dī)頻(pín)信号通(tōng)过）法，可(kě)去掉图中的噪声；采用高通(tōng)滤波法，则可(kě)增强边缘等高頻(pín)信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空間(jiān)域算法有局部求平均值法和(hé)中值滤波（取局部邻域中的中間(jiān)像素值）法等，它们可(kě)用于去除或减弱噪声。

基于空域的算法分為(wèi)点运算算法和(hé)邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换和(hé)直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。邻域增强算法分為(wèi)图像平滑和(hé)锐化两种。平滑一(yī)般用于消除图像噪声，但(dàn)是也容易引起边缘的模糊。常用算法有均值滤波、中值滤波。锐化的目的在于突出物(wù)体的边缘轮廓，便于目标识别。常用算法有梯度法、算子、高通(tōng)滤波、掩模匹配法、统计差值法等。

2、图像复原

在图像的获取、传输以及保存过程中，由于各种因素，如(rú)大气的湍流效应、摄像设备中光(guāng)学系统的衍射、传感器特性的非线性、光(guāng)学系统的像差、成像设备与物(wù)体之間(jiān)的相对运动、感光(guāng)胶卷的非线性及胶片颗粒噪声以及电視(shì)摄像扫描的非线性等所引起的几何失真，都(dōu)难免会造成图像的畸变和(hé)失真。通(tōng)常，称由于這(zhè)些因素引起的质量下(xià)降為(wèi)图像退化。

早期的图像复原是利用光(guāng)学的方法对失真的观测图像进行(xíng)校正，而數(shù)字图像复原技術(shù)最早则是從(cóng)对天文观测图像的后期处理中逐步发展起来的。其中一(yī)个成功例子是NASA的喷气推进实验室在1964年(nián)用计算机处理有关月球的照片。照片是在空間(jiān)飞行(xíng)器上(shàng)用电視(shì)摄像机拍摄的，图像的复原包括消除干扰和(hé)噪声，校正几何失真和(hé)对比度损失以及反卷积。另一(yī)个典型的例子是对肯尼迪遇刺事件现场照片的处理。由于事发突然，照片是在相机移动过程中拍摄的，图像复原的主要(yào)目的就是消除移动造成的失真。

3、图像超分辨率重构

现有的监控系统主要(yào)目标為(wèi)宏观场景的监視(shì)，一(yī)个摄像机，覆盖很(hěn)大的一(yī)个范围，导致畫(huà)面中目标太小，人(rén)眼很(hěn)难直接辨认。這(zhè)类由于欠采样导致的模糊占很(hěn)大比例，对于由欠采样导致的模糊需要(yào)使用超分辨率重构的方法。

超分辨率复原是通(tōng)过信号处理的方法，在提高图像的分辨率的同時(shí)改善采集图像质量。其核心思想是通(tōng)过对成像系统截止頻(pín)率之外(wài)的信号高頻(pín)成分估计来提高图像的分辨率。超分辨率复原技術(shù)最初只对单幅图像进行(xíng)处理，這(zhè)种方法由于可(kě)利用的信息只有单幅图像，图像复原效果有着固有的局限。序列图像的超分辨率复原技術(shù)旨在采用信号处理方法通(tōng)过对序列低(dī)分辨率退化图像的处理来获得一(yī)幅或者多幅高分辨率复原图像。由于序列图像复原可(kě)利用帧間(jiān)的额外(wài)信息，比单幅复原效果更好，是当前的研究熱(rè)点。