明(míng)景模糊圖像分析處理系統 圖像清晰化

• 2020/08/17

在慢(màn)速曝光(guāng)或快(kuài)速運動拍攝照片時(shí)，圖像模糊常常困擾着照片拍攝者。

圖像去模糊一(yī)直是圖像處理中困擾業界的難題。圖像模糊産生的原因可(kě)能(néng)非常複雜(zá)。比如(rú)，相機晃動，失焦，拍攝物(wù)體高速運動等等。現有的圖片編輯軟件中的工(gōng)具通(tōng)常不盡如(rú)人(rén)意，例如(rú)，Photoshop CC 中的「相機抖動還原」工(gōng)具，隻能(néng)處理簡單的相機平移抖動模糊。這(zhè)種類型的模糊在計算機視(shì)覺業內(nèi)被稱為(wèi)「均勻模糊」。而大部分模糊圖片并不是「均勻模糊」的，因而現有圖片編輯軟件的應用十分有限。

在圖像資源不清晰的情況下(xià)，視(shì)頻(pín)圖像清晰化處理系統可(kě)通(tōng)過各種圖像處理的算法（銳化、去噪點、去曝光(guāng)、去霧，圖像增強等）實現圖像的清晰化，從(cóng)而改善圖像質量，豐富信息量，增強圖像的視(shì)覺效果，滿足公安可(kě)研判分析的需要(yào)。

明(míng)景視(shì)頻(pín)圖像清晰化處理系統是專業的數(shù)字影像分析處理系統，核心算法達到國(guó)際領先水平，獨創的智能(néng)去模糊功能(néng)徹底改變了(le)以往隻有專業技術(shù)人(rén)員(yuán)才能(néng)操作(zuò)使用的局限，有效推動了(le)視(shì)頻(pín)偵查技術(shù)在一(yī)線實戰單位的廣泛應用。

事實上(shàng)，造成視(shì)頻(pín)監控圖像模糊的原因有很(hěn)多，為(wèi)了(le)獲得更好的處理結果，對于由不同原因引起的模糊，通(tōng)常需要(yào)不同的處理方法。從(cóng)技術(shù)上(shàng)講，視(shì)頻(pín)監控模糊圖像處理的方法主要(yào)分為(wèi)三類，即圖像增強、圖像複原和(hé)圖像超分辨率重構。

圖像增強

許多傳統的圖像算法可(kě)以降低(dī)圖像的模糊程度，如(rú)圖像濾波、幾何變換、對比度拉伸、直方圖均衡、空域銳化、亮度均勻化、形态學、顔色處理等。就個體而言，這(zhè)些算法相對成熟且相對簡單。然而，對于特定的模糊圖像，通(tōng)常需要(yào)一(yī)個或多個上(shàng)述算法和(hé)不同參數(shù)的組合來實現期望的效果。這(zhè)些算法和(hé)參數(shù)的結合進一(yī)步發展成為(wèi)具體的增強算法，如(rú)“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。這(zhè)些算法在很(hěn)大程度上(shàng)提高了(le)圖像的清晰度和(hé)圖像質量。比如(rú)：形态學、圖像濾波和(hé)顔色處理的組合算法可(kě)用于實現圖像去霧算法等。

圖像複原

像圖像增強技術(shù)一(yī)樣，圖像複原也是一(yī)種提高圖像質量的技術(shù)。圖像複原是基于圖像退化的先驗知識建立退化模型，然後利用各種逆退化處理方法在此模型的基礎上(shàng)逐步恢複，從(cóng)而達到提高圖像質量的目的。

圖像複原和(hé)圖像增強是存在區(qū)别的，雖然兩者的目的都(dōu)是為(wèi)了(le)提高圖像質量，然而，圖像增強不需考慮圖像如(rú)何退化，隻是通(tōng)過探索各種技術(shù)達到增強圖像的視(shì)覺效果。而圖像複原則完全不同，需要(yào)了(le)解圖像退化過程的先驗知識，并在此基礎上(shàng)找到相應的逆過程方法，以獲得複原的清晰圖像。

圖像複原主要(yào)依賴于圖像退化過程先驗知識的準确性。對于散焦、運動、大氣湍流等原因造成的圖像模糊，圖像複原方法具有良好的效果。常見(jiàn)的算法包括維納濾波算法、小波算法、基于訓練的方法等。當退化模型已知時(shí)，圖像複原可(kě)以獲得比圖像增強更好的結果。

圖像超分辨率重構

現有監控系統的主要(yào)目的是監控宏觀場景。一(yī)台攝像機覆蓋的區(qū)域很(hěn)大，導緻圖像中的目标太小，人(rén)眼很(hěn)難直接識别。這(zhè)種由欠采樣引起的模糊占了(le)很(hěn)大比例。欠采樣造成的圖像模糊，圖像超分辨率重構的方法效果更好。

超分辨率複原是一(yī)種提高圖像分辨率和(hé)采集圖像質量的信号處理方法。其核心思想是通(tōng)過估計信号的高頻(pín)成分而不是成像系統的截止頻(pín)率來提高圖像的分辨率。超分辨率複原技術(shù)最初隻處理單幅圖像。因為(wèi)隻有單幅圖像可(kě)用，這(zhè)種方法在圖像複原效果上(shàng)有固有的局限性。序列圖像超分辨率複原技術(shù)旨在通(tōng)過信号處理方法處理序列低(dī)分辨率退化圖像，以獲得一(yī)幅或多幅高分辨率複原圖像。由于序列圖像複原可(kě)以利用幀間(jiān)的額外(wài)信息，因此優于單幅圖像的複原，是目前的研究熱(rè)點。

序列圖像的超分辨率複原主要(yào)分為(wèi)兩類：頻(pín)域法和(hé)空域法。頻(pín)域方法的優點是理論簡單，計算複雜(zá)度低(dī)，缺點是：它隻限于全局平移運動和(hé)線性空間(jiān)不變退化模型，其包含空間(jiān)域先驗知識的能(néng)力有限。空間(jiān)域方法中使用的觀測模型涉及全局和(hé)局部運動、空間(jiān)變量模糊點擴散函數(shù)、非理想二次采樣等。并且具有很(hěn)強的包含空間(jiān)先驗約束的能(néng)力。常用的空間(jiān)域方法包括非均勻插值、叠代反投影法(IBP)、凸集投影法(POCS)、最大後驗估計法(MAP)、最大似然估計法(ML)、濾波法等。其中，MAP和(hé)POCS的研究較多，發展空間(jiān)很(hěn)大。至于具體的算法，這(zhè)不是本文的重點，這(zhè)裏就不詳細介紹了(le)。圖5是使用多幀低(dī)分辨率圖像的超分辨率重建的示例。