公安視(shì)頻(pín)圖像分析系統——北京明(míng)景科技

• 2021/04/20

由于計算機的處理速度極快(kuài)，且數(shù)字信号具有失真小、易保存、易傳輸、抗幹擾能(néng)力強等特點，因而計算機圖像處理的應用十分廣泛，包括航空航天、遙測技術(shù)、醫(yī)療器械、工(gōng)業自(zì)動化檢測、安全識别、安防監控、娛樂(yuè)媒體等各大領域。每一(yī)個應用領域都(dōu)有其領域的特殊性要(yào)求，安防監控行(xíng)業應用也有其固有的特殊性。

對圖像清晰度要(yào)求較高。在治安監控現場，公安機關往往需要(yào)通(tōng)過監控錄像來辨認嫌疑人(rén)、證據等。一(yī)般清晰度不高的視(shì)頻(pín)都(dōu)達不到這(zhè)種要(yào)求。在交通(tōng)監控現場，交警需要(yào)通(tōng)過監控圖像來識别車牌、違章(zhāng)行(xíng)為(wèi)、駕駛人(rén)等要(yào)求，模糊的圖像在這(zhè)種場合根本無法應用。

不同的行(xíng)業監控，對圖像要(yào)求的差異性。比如(rú)醫(yī)療監控，對圖像的色彩還原性要(yào)求比較高。智能(néng)交通(tōng)監控，對攝像機夜間(jiān)照度和(hé)抓拍速度要(yào)求比較高，要(yào)求能(néng)清晰辨别車牌。在無人(rén)值守監控，需要(yào)設備在無人(rén)看(kàn)管的條件下(xià)能(néng)長(cháng)期穩定的工(gōng)作(zuò)。

戶外(wài)安裝，無人(rén)看(kàn)守。在安防領域，大多情況設備需要(yào)安裝在室外(wài)，設備需要(yào)經受常年(nián)的風(fēng)吹日曬。要(yào)經曆常年(nián)溫度、濕度、鹽度、輻射等自(zì)然條件的影響。電子設備自(zì)身的老(lǎo)化的速度會比其他(tā)領域要(yào)相對快(kuài)一(yī)些。攝像機鏡頭、電子設備、傳輸線路等設施的老(lǎo)化會導緻圖像越來越模糊。

海(hǎi)量視(shì)頻(pín)路數(shù)的要(yào)求。在大型平安城市監控項目中，視(shì)頻(pín)路數(shù)會達到上(shàng)萬路，甚至更多路。如(rú)此海(hǎi)量的視(shì)頻(pín)路數(shù)，對網絡帶寬、存儲設備都(dōu)提出了(le)很(hěn)高的要(yào)求。所以在視(shì)頻(pín)監控領域都(dōu)期望視(shì)頻(pín)編碼的碼率壓縮比達到高，從(cóng)而降低(dī)對帶寬和(hé)容量的要(yào)求。這(zhè)就導緻在視(shì)頻(pín)編碼環節産生更多的信息丢失，從(cóng)而導緻圖像模糊。

安防領域的這(zhè)些特殊應用場所，都(dōu)會導緻圖像清晰度的下(xià)降，反過來又對圖像清晰度有很(hěn)高的要(yào)求，勢必會導緻模糊圖像處理技術(shù)在這(zhè)裏有廣闊的應用前景。

北京明(míng)景科技在多年(nián)視(shì)頻(pín)通(tōng)信技術(shù)的經驗積累上(shàng)，推出了(le)明(míng)景視(shì)頻(pín)圖像增強處理系統，在視(shì)頻(pín)偵查過程中，針對模糊的視(shì)頻(pín)圖像線索，提供多種算法使圖像清晰化增強。以輔助公安幹警偵查圖像中有價值的信息，如(rú)車輛牌照号、人(rén)臉信息、外(wài)觀特征等。除了(le)手工(gōng)設置視(shì)頻(pín)圖像處理參數(shù)外(wài)，系統可(kě)以通(tōng)過遍曆方式，自(zì)動尋找最優算法參數(shù)，從(cóng)而達到理想處理效果。支持照度校正、環境問(wèn)題處理、特定模糊處理、色彩增強處理、影像模式轉換、任意模糊恢複、噪聲處理、高級影像放大、輪廓析出處理。

明(míng)景模糊視(shì)頻(pín)圖像分析處理系統用于公安偵查過程中對涉案監控視(shì)頻(pín)中提取的模糊圖片進行(xíng)清晰化處理，解決視(shì)頻(pín)圖像線索“看(kàn)不清”的難題。針對視(shì)頻(pín)偵查實戰需求，增強視(shì)頻(pín)圖像畫(huà)面關鍵細節，恢複視(shì)頻(pín)圖像中有價值的信息。

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。