公安視(shì)頻(pín)图像分析系统——北京明(míng)景科技

• 2021/04/20

由于计算机的处理速度极快(kuài)，且數(shù)字信号具有失真小、易保存、易传输、抗干扰能(néng)力强等特点，因而计算机图像处理的应用十分广泛，包括航空航天、遥测技術(shù)、醫(yī)疗器械、工(gōng)业自(zì)动化检测、安全识别、安防监控、娱樂(yuè)媒体等各大领域。每一(yī)个应用领域都(dōu)有其领域的特殊性要(yào)求，安防监控行(xíng)业应用也有其固有的特殊性。

对图像清晰度要(yào)求较高。在治安监控现场，公安机关往往需要(yào)通(tōng)过监控录像来辨认嫌疑人(rén)、证据等。一(yī)般清晰度不高的視(shì)頻(pín)都(dōu)达不到這(zhè)种要(yào)求。在交通(tōng)监控现场，交警需要(yào)通(tōng)过监控图像来识别车牌、违章(zhāng)行(xíng)為(wèi)、驾驶人(rén)等要(yào)求，模糊的图像在這(zhè)种场合根本无法应用。

不同的行(xíng)业监控，对图像要(yào)求的差异性。比如(rú)醫(yī)疗监控，对图像的色彩还原性要(yào)求比较高。智能(néng)交通(tōng)监控，对摄像机夜間(jiān)照度和(hé)抓拍速度要(yào)求比较高，要(yào)求能(néng)清晰辨别车牌。在无人(rén)值守监控，需要(yào)设备在无人(rén)看(kàn)管的条件下(xià)能(néng)長(cháng)期稳定的工(gōng)作(zuò)。

户外(wài)安装，无人(rén)看(kàn)守。在安防领域，大多情况设备需要(yào)安装在室外(wài)，设备需要(yào)经受常年(nián)的風(fēng)吹日晒。要(yào)经历常年(nián)温度、湿度、盐度、辐射等自(zì)然条件的影响。电子设备自(zì)身的老(lǎo)化的速度会比其他(tā)领域要(yào)相对快(kuài)一(yī)些。摄像机镜头、电子设备、传输线路等设施的老(lǎo)化会导致图像越来越模糊。

海(hǎi)量視(shì)頻(pín)路數(shù)的要(yào)求。在大型平安城市监控项目中，視(shì)頻(pín)路數(shù)会达到上(shàng)万路，甚至更多路。如(rú)此海(hǎi)量的視(shì)頻(pín)路數(shù)，对网络带宽、存储设备都(dōu)提出了(le)很(hěn)高的要(yào)求。所以在視(shì)頻(pín)监控领域都(dōu)期望視(shì)頻(pín)编码的码率压缩比达到高，從(cóng)而降低(dī)对带宽和(hé)容量的要(yào)求。這(zhè)就导致在視(shì)頻(pín)编码环节产生更多的信息丢失，從(cóng)而导致图像模糊。

安防领域的這(zhè)些特殊应用场所，都(dōu)会导致图像清晰度的下(xià)降，反过来又对图像清晰度有很(hěn)高的要(yào)求，势必会导致模糊图像处理技術(shù)在這(zhè)里有广阔的应用前景。

北京明(míng)景科技在多年(nián)視(shì)頻(pín)通(tōng)信技術(shù)的经验积累上(shàng)，推出了(le)明(míng)景視(shì)頻(pín)图像增强处理系统，在視(shì)頻(pín)侦查过程中，针对模糊的視(shì)頻(pín)图像线索，提供多种算法使图像清晰化增强。以辅助公安干警侦查图像中有价值的信息，如(rú)车辆牌照号、人(rén)脸信息、外(wài)观特征等。除了(le)手工(gōng)设置視(shì)頻(pín)图像处理参數(shù)外(wài)，系统可(kě)以通(tōng)过遍历方式，自(zì)动寻找最优算法参數(shù)，從(cóng)而达到理想处理效果。支持照度校正、环境問(wèn)题处理、特定模糊处理、色彩增强处理、影像模式转换、任意模糊恢复、噪声处理、高级影像放大、轮廓析出处理。

明(míng)景模糊視(shì)頻(pín)图像分析处理系统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，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。

图像增强

许多传统的图像算法可(kě)以降低(dī)图像的模糊程度，如(rú)图像滤波、几何变换、对比度拉伸、直方图均衡、空域锐化、亮度均匀化、形态学、颜色处理等。就个体而言，這(zhè)些算法相对成熟且相对简单。然而，对于特定的模糊图像，通(tōng)常需要(yào)一(yī)个或多个上(shàng)述算法和(hé)不同参數(shù)的组合来实现期望的效果。這(zhè)些算法和(hé)参數(shù)的结合进一(yī)步发展成為(wèi)具体的增强算法，如(rú)“图像去雾”算法、“图像去噪”算法、“图像锐化”算法、“图像暗细节增强”算法等。這(zhè)些算法在很(hěn)大程度上(shàng)提高了(le)图像的清晰度和(hé)图像质量。比如(rú)：形态学、图像滤波和(hé)颜色处理的组合算法可(kě)用于实现图像去雾算法等。

图像复原

像图像增强技術(shù)一(yī)样，图像复原也是一(yī)种提高图像质量的技術(shù)。图像复原是基于图像退化的先验知识建立退化模型，然后利用各种逆退化处理方法在此模型的基础上(shàng)逐步恢复，從(cóng)而达到提高图像质量的目的。

图像复原和(hé)图像增强是存在區(qū)别的，虽然两者的目的都(dōu)是為(wèi)了(le)提高图像质量，然而，图像增强不需考虑图像如(rú)何退化，只是通(tōng)过探索各种技術(shù)达到增强图像的視(shì)觉效果。而图像复原则完全不同，需要(yào)了(le)解图像退化过程的先验知识，并在此基础上(shàng)找到相应的逆过程方法，以获得复原的清晰图像。

图像复原主要(yào)依赖于图像退化过程先验知识的准确性。对于散焦、运动、大气湍流等原因造成的图像模糊，图像复原方法具有良好的效果。常見(jiàn)的算法包括维纳滤波算法、小波算法、基于训练的方法等。当退化模型已知時(shí)，图像复原可(kě)以获得比图像增强更好的结果。

图像超分辨率重构

现有监控系统的主要(yào)目的是监控宏观场景。一(yī)台摄像机覆盖的區(qū)域很(hěn)大，导致图像中的目标太小，人(rén)眼很(hěn)难直接识别。這(zhè)种由欠采样引起的模糊占了(le)很(hěn)大比例。欠采样造成的图像模糊，图像超分辨率重构的方法效果更好。

超分辨率复原是一(yī)种提高图像分辨率和(hé)采集图像质量的信号处理方法。其核心思想是通(tōng)过估计信号的高頻(pín)成分而不是成像系统的截止頻(pín)率来提高图像的分辨率。超分辨率复原技術(shù)最初只处理单幅图像。因為(wèi)只有单幅图像可(kě)用，這(zhè)种方法在图像复原效果上(shàng)有固有的局限性。序列图像超分辨率复原技術(shù)旨在通(tōng)过信号处理方法处理序列低(dī)分辨率退化图像，以获得一(yī)幅或多幅高分辨率复原图像。由于序列图像复原可(kě)以利用帧間(jiān)的额外(wài)信息，因此优于单幅图像的复原，是目前的研究熱(rè)点。

序列图像的超分辨率复原主要(yào)分為(wèi)两类：頻(pín)域法和(hé)空域法。頻(pín)域方法的优点是理论简单，计算复雜(zá)度低(dī)，缺点是：它只限于全局平移运动和(hé)线性空間(jiān)不变退化模型，其包含空間(jiān)域先验知识的能(néng)力有限。空間(jiān)域方法中使用的观测模型涉及全局和(hé)局部运动、空間(jiān)变量模糊点扩散函數(shù)、非理想二次采样等。并且具有很(hěn)强的包含空間(jiān)先验约束的能(néng)力。常用的空間(jiān)域方法包括非均匀插值、迭代反投影法(IBP)、凸集投影法(POCS)、最大后验估计法(MAP)、最大似然估计法(ML)、滤波法等。其中，MAP和(hé)POCS的研究较多，发展空間(jiān)很(hěn)大。至于具体的算法，這(zhè)不是本文的重点，這(zhè)里就不详细介绍了(le)。图5是使用多帧低(dī)分辨率图像的超分辨率重建的示例。