模糊圖像處理解決方案

　　造成圖像模糊的原因有很多，且不同原因導致的模糊圖像需要不同的方法來(lái)進(jìn)行處理。從技術(shù)方面來(lái)講，模糊圖像處理方法主要分為三大類(lèi)，分別是圖像增強、圖像復原和超分辨率重構。本文將從這三方面切入剖析。

　　智能化設備管理技術(shù)是利用系統管理平臺軟件的設備管理服務(wù)，對所有的監控設備包括攝像機、云臺、編碼器和系統服務(wù)器進(jìn)行不間斷的實(shí)時(shí)監測，當發(fā)現故障時(shí)能及時(shí)通過(guò)各種方式告警，提示維護人員及時(shí)處置。一個(gè)系統可以按照網(wǎng)絡(luò )拓撲結構部署多臺設備管理服務(wù)器，分區域對設備進(jìn)行實(shí)時(shí)的巡檢，這樣可以大大提高系統的維護效率，盡可能做到在設備發(fā)生故障時(shí)，在不超過(guò)10分鐘的時(shí)間內被監測到并告警。

　　建設目標

　　本方案擬應用先進(jìn)的機器學(xué)習和計算機視覺(jué)技術(shù)，仿真人類(lèi)的視覺(jué)系統，針對某市公共安全圖像資源前端攝像頭出現的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫(huà)面凍結、增益失衡和云臺失控等常見(jiàn)攝像頭故障以及惡意遮擋和破壞監控設備的不法行為做出準確判斷，并自動(dòng)記錄所有的檢測結果，生成報表。以便用戶(hù)輕松維護市公共安全圖像資源系統。

　　技術(shù)路線(xiàn)

　　將視頻故障分成視頻信號缺失、視頻清晰度異常、視頻亮度異常、視頻噪聲、視頻雪花、視頻偏色、畫(huà)面凍結、PTZ運動(dòng)失控八種類(lèi)型。其中視頻信號缺失、隨著(zhù)“平安城市”的廣泛建設，各大城市已經(jīng)建有大量的視頻監控系統，雖然監控系統己經(jīng)廣泛地存在于銀行、商場(chǎng)、車(chē)站和交通路口等公共場(chǎng)所，但是在公安工作中，由于設備或者其他條件的限制，案情發(fā)生后的圖像回放都存在圖像不清晰，數據不完整的問(wèn)題，無(wú)法為案件的及時(shí)偵破提供有效線(xiàn)索。經(jīng)常出現嫌疑人面部特征不清晰、難以辨認、嫌疑車(chē)輛車(chē)牌模糊無(wú)法辨認等問(wèn)題，這給公安部門(mén)破案、法院的取證都帶來(lái)了極大的麻煩。隨著(zhù)平安城市的推廣、各地各類(lèi)監控系統建設的進(jìn)一步推進(jìn)，此類(lèi)問(wèn)題將會(huì )越來(lái)越凸顯。

　　模糊圖像產(chǎn)生的原因

　　造成圖像模糊的原因很多，聚焦不準、光學(xué)系統的像差、成像過(guò)程中的相對運動(dòng)、大氣湍流效應、低光照、環(huán)境隨機噪聲等都會(huì )導致圖像模糊。另外圖像的編解碼、傳輸過(guò)程都可能導致圖像的進(jìn)一步模糊?？傮w來(lái)說(shuō)，造成圖像模糊的主要原因如下：

　　· 鏡頭聚焦不當、攝像機故障等;

　　· 傳輸太遠、視頻線(xiàn)老化、環(huán)境電磁干擾等;

　　· 攝像機護罩視窗或鏡頭受臟污、受遮擋等;

　　· 大霧、沙塵、雨雪等惡劣環(huán)境影響;

　　· 由視頻壓縮算法和傳輸帶寬原因導致的模糊;

　　· 攝像機分辨率低，欠采樣成像;

　　· 光學(xué)鏡頭的極限分辨率和攝像機不匹配導致的模糊;

　　· 運動(dòng)目標處于高速運動(dòng)狀態(tài)導致的運動(dòng)模糊等;

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　　模糊圖像常用解決方案

　　對于模糊圖像處理技術(shù)，國內大學(xué)和科研機構在多年以前就在研究這些理論和應用，相關(guān)文獻也發(fā)布了不少，已經(jīng)取得了一些很好的應用。美國 Cognitech軟件是相當成熟的一套模糊圖像恢復應用軟件，在美國FBI及其他執法機構中已有多年實(shí)際應用，其恢復出的圖像可以直接當作法庭證據使用，可見(jiàn)模糊圖像處理技術(shù)已經(jīng)取得了相當的實(shí)際應用。

　　前面提到，造成圖像模糊的原因有很多，要取得比較好的處理效果，不同原因導致的模糊往往需要不同的處理方法。從技術(shù)方面來(lái)講，模糊圖像處理方法主要分為三大類(lèi)，分別是圖像增強、圖像復原和超分辨率重構。

　　圖像增強

　　很多傳統圖像算法都可以減輕圖像的模糊程度，比如圖像濾波、幾何變換、對比度拉伸、直方圖均衡、空間域銳化、亮度均勻化、形態(tài)學(xué)、顏色處理等。就單個(gè)來(lái)講，這些算法都比較成熟，相對簡(jiǎn)單。但是對于一個(gè)具體的模糊圖像，往往需要上面的一種或者多種算法組合，配合不同的參數才能達到理想的效果。這些算法和參數的組合進(jìn)一步發(fā)展成為具體的增強算法，比如“圖像去霧”算法、“圖像去噪”算法、“圖像銳化”算法、“圖像暗細節增強”算法等等。這些算法都不同程度提高了圖像清晰度，很大程度改善了圖像質(zhì)量。

　　綜合使用形態(tài)學(xué)、圖像濾波和顏色處理等算法可以實(shí)現圖像去霧的算法，圖1是一個(gè)去霧算法的實(shí)際使用效果，類(lèi)似的圖像增強算法還有很多，不再一一列舉。

　　圖像復原

　　圖像復原與圖像增強技術(shù)一樣，也是一種改善圖像質(zhì)量的技術(shù)。圖像復原是根據圖像退化的先驗知識建立一個(gè)退化模型，然后以此模型為基礎，采用各種逆退化處理方法逐步進(jìn)行恢復，從而達到改善圖像質(zhì)量的目的。

　　圖像復原和圖像增強是有區別的，兩者的目的都是為了改善圖像的質(zhì)量。但圖像增強不考慮圖像是如何退化的，只有通過(guò)試探各種技術(shù)來(lái)增強圖像的視覺(jué)效果，而圖像復原就完全不同，需要知道圖像退化過(guò)程的先驗知識，據此找出一種相應的逆過(guò)程方法，從而得到復原的清晰圖像。圖像復原主要取決于對圖像退化過(guò)程的先驗知識所掌握的精確程度。

　　對由于離焦、運動(dòng)、大氣湍流等原因引起的圖像模糊，圖像復原的方法效果較好，常用的算法包括維納濾波算法、小波算法、基于訓練的方法等。圖3是使用維納濾波解決運動(dòng)模糊圖像的例子，取得了很好的復原效果。在知道退化模型的情況下，相對圖像增強來(lái)說(shuō)，圖像復原可以取得更好的效果。

　　圖像超分辨率重構

　　現有的監控系統主要目標為宏觀(guān)場(chǎng)景的監視，一個(gè)攝像機，覆蓋一個(gè)很大的范圍，導致畫(huà)面中目標太小，人眼很難直接辨認。這類(lèi)由于欠采樣導致的模糊占很大比例，對于由欠采樣導致的模糊需要使用超分辨率重構的方法。

　　超分辨率復原是通過(guò)信號處理的方法，在提高圖像的分辨率的同時(shí)改善采集圖像質(zhì)量。其核心思想是通過(guò)對成像系統截止頻率之外的信號高頻成分估計來(lái)提高圖像的分辨率。超分辨率復原技術(shù)最初只對單幅圖像進(jìn)行處理，這種方法由于可利用的信息只有單幅圖像，圖像復原效果有著(zhù)固有的局限。序列圖像的超分辨率復原技術(shù)旨在采用信號處理方法通過(guò)對序列低分辨率退化圖像的處理來(lái)獲得一幅或者多幅高分辨率復原圖像。由于序列圖像復原可利用幀間的額外信息，比單幅復原效果更好，是當前的研究熱點(diǎn)。

　　序列圖像的超分辨率復原主要分為頻域法和空域法兩大類(lèi)，頻域方法的優(yōu)點(diǎn)是：理論簡(jiǎn)單，運算復雜度低，缺點(diǎn)是：只局限于全局平移運動(dòng)和線(xiàn)性空間不變降質(zhì)模型，包含空域先驗知識的能力有限?？沼蚍椒ㄋ捎玫挠^(guān)測模型涉及全局和局部運動(dòng)、空間可變模糊點(diǎn)擴散函數、非理想亞采樣等，而且具有很強的包含空域先驗約束的能力。常用的空域法有非均勻插值法、迭代反投影方法（IBP）、凸集投影法（POCS）、最大后驗估計法（MAP）、最大似然估計法 （ML）、濾波器法等，其中，MAP和POCS二方法研究較多，發(fā)展空間很大。對于具體的算法，不是本文的重點(diǎn)，這里不做詳細介紹。圖五是一個(gè)使用多幀低分辨率圖像超分辨率重構的例子。

　　模糊圖像處理技術(shù)的關(guān)鍵和不足

　　雖然很多模糊圖像的處理方法在實(shí)際應用中取得了很好的效果，但是當前仍然有一些因素制約著(zhù)模糊圖像處理的進(jìn)一步發(fā)展，主要如下。

　　算法的高度針對性

　　絕大部分的模糊圖像處理算法只適用于特定圖像，而算法本身無(wú)法智能決定某個(gè)算法模塊的開(kāi)啟還是關(guān)閉。舉例來(lái)說(shuō)，對于有霧的圖像，“去霧算法”可以取得很好的處理效果，但是作用于正常圖像，反而導致圖像效果下降，“去霧算法”模塊的打開(kāi)或者關(guān)閉需要人工介入。

　　算法參數復雜性

　　模糊圖像處理里面所有的算法都會(huì )包含大量的參數，這些參數的選擇需要和實(shí)際的圖像表現相結合，直接決定最終的處理效果。就目前的算法，還沒(méi)有辦法智能地選擇哪些是最優(yōu)的參數。

　　算法流程的經(jīng)驗性

　　由于實(shí)際圖像非常復雜，需要處理多種情況，這就需要一個(gè)算法處理流程，對于一個(gè)具體的模糊視頻，采用什么樣的處理流程很難做到自動(dòng)選擇，需要人工選擇一個(gè)合適的方法，只能靠人的經(jīng)驗。

　　結語(yǔ)

　　由于環(huán)境、線(xiàn)路、鏡頭、攝像機等影響，監控系統建成并運營(yíng)一段時(shí)間后，都會(huì )出現一部分的視頻模糊不清的問(wèn)題。

　　總體來(lái)說(shuō)，雖然模糊圖像處理算法已經(jīng)取得了非常廣泛的應用，但是圖像算法畢竟有局限性，不能將所有問(wèn)題都寄希望于圖像算法，對于不同種類(lèi)的模糊問(wèn)題，要區別對待。對于由鏡頭離焦、灰塵遮擋、線(xiàn)路老化、攝像機故障等造成的模糊或者圖像質(zhì)量下降，在視頻診斷系統的幫助下，一定要及時(shí)維修，從源頭上解決問(wèn)題。對于低光照等優(yōu)先選擇日夜兩用型高感光度攝像機，對于雨霧、運動(dòng)和欠采樣等造成的圖像質(zhì)量下降，可以借助于“視頻增強服務(wù)器”包含的各種模糊圖像處理算法來(lái)提升圖像質(zhì)量。