警視通影像分析平臺復原模糊圖像的實驗研究

孔登峰　李婷

摘要：本文以模糊車牌圖像處理為例，利用警視通影像分析系統中的高斯離焦模型算法功能進行實驗研究，對實驗結果進行分析，旨在對警視通影像分析系統在刑事圖像處理工作中的實踐應用進行探討。

關鍵詞：模糊圖像 離焦模糊 圖像復原

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2014）01-0089-01

1 離焦模糊圖像成因概述

刑事數字圖像處理中存在的離焦模糊現象的形成大致由兩種因素造成：一是攝錄系統外部因素，在圖像的記錄過程中，攝錄設備的抖動、使用過大的光圈系數或過慢的快門速度拍攝痕跡物證等在拍攝時，致使調節調焦不準確，產生離散焦模糊圖像。二是攝錄系統自身因素，攝錄光學系統的透鏡色差/像差固有缺陷限制了攝錄設備所記錄的圖像的分辨銳度，圖像的銳度還會由于電磁波的衍射而而受到影響，拍攝時由于攝錄系統的實際孔徑大小有限或存在較嚴重的衍射效應，景物的光點成像面上成為“圓斑”，就會形成所謂的離散焦模糊圖像。刑事攝影中使用過小的光圈近距拍攝痕跡細目時，由于鏡頭小孔徑衍射效應的增強，易產生散焦模糊圖像。

2 警視通影像分析平臺去高斯離焦模糊

警視通影像分析平臺結合當前國內犯罪現場影像工作的特點，吸收了國內外最新的視頻和圖像技術，包含大量的自主研發算法，是為公安系統視聽技術行業定制的專業圖像和視頻分析系統平臺。該平臺提供了多種模糊圖像的處理方法，其中包括：運動模糊、鏡頭模糊、散焦模糊等類型的影像去除模糊方法，還有未知類型的智能去除模糊方法，這些系統功能對模糊圖像的復原處理有一定的效果。

高斯離焦模型是許多光學成像系統中常見的退化函數模型，其綜合多種退化因素，是離散焦近似模型，通過對離焦模糊圖像進行濾波處理就得到復原圖像。高斯離焦函數模型可消除逆濾波的奇異性，這是由于該模型的頻域變換具有極少數的零點。高斯離焦模型中二維高斯離焦函數可近似于等價于兩個二維離焦高斯函數的卷積，由于反卷積算法可消除一部分噪聲，那么高斯離焦模型的處理可提高原離焦模糊圖像的清晰度，因此離焦高斯模型具有廣泛的應用。

3 實驗結果分析

本論文實驗從視頻錄像中選用一副車牌圖像，進行模糊復原處理，其中原始圖像為100×66像素的彩色車牌圖像，是用Photoshop圖像處理軟件和警視通系統中的模糊復原的高斯離焦類型功能進行圖像復原，對兩種軟件功能復原結果進行分析。

圖像復原處理結果如圖1所示：

圖（b）是Photoshop軟件處理結果，該軟件的移除模糊功能選項在“濾鏡”—“銳化”—“智能銳化”中，其中該結果圖可調參數值銳化數量為500%、半徑為23.9，移去模糊類型為高斯類型。

圖（c）是警視通影像分析平臺復原結果，該結果圖去模糊方法選維納，離焦半徑調節為40，噪聲程度為29.5，離焦類型選高斯。

圖（b）和圖（c）兩結果圖像比較，圖（c）的復原效果明顯要比圖（b）理想。模糊車牌圖像的復原意義重在字符的顯現，圖（b）中字符顯現雖不明顯，但個別字符經仔細辨認可認出，在字符的輪廓上各字符間區分不夠明顯，對比度不強，有待對其進行進一步的增強處理，圖（c）中整體字符色調一致、無變形，輪廓特征明顯、字符較為清晰，容易識別，具有極高的利用價值。

實驗結果原因分析：Photoshop軟件是公共圖像處理工具，各種圖像處理算法較為簡單，便于使用，以美化改善圖像質量，對于模糊程度較重的圖像處理不具有針對性。警視通影像分析平臺是專門處理模糊圖像的工具，在各種模糊圖像復原算法上比公共的圖像處理軟件中的復原算法有所改進，對刑事影像的分析處理更有針對性，在刑事圖像工作中處理結果并不要求結果圖的美觀，僅要求模糊圖像中有效信息的顯現，以期對案件提供線索。

4 結論與模糊圖像處理的探討

（1）警視通影像分析平臺在刑事模糊圖像處理中具有較強的針對性，復原效果比公共圖像處理工具較為理想，在實踐工作中有很強的適用性，其作為刑事圖像處理工具在模糊圖像處理工作中的應用效益取決于對該系統功能的熟練程度和數字圖像處理原理的理解。（2）原始圖像的模糊程度、信息含量的多少決定了圖像復原結果，模糊圖像復原技術對模糊圖像的復原程度是有限的，警視通影像分析平臺復原模糊圖像的限度有待進一步研究。本論文中的實驗效果理想是由于原始圖像較高的像素值，原始圖像像素值為100×66，車牌區域像素值為34×21，并且圖像本身所含信息量較大，車牌字符信息丟失少，各字符成像由點離散成面后均在可復原限度內。（3）模糊圖像處理技術在刑事圖像處理工作中發揮著顯著的作用，能有效的顯現車牌字符、人像細節特征等信息，對發現線索、認定犯罪、迅速破案有重大意義。但在實際工作中，刑事工作所接收的模糊圖像資料廣泛來源于監控錄像。監控錄像系統由于多種客觀復雜因素限制，往往使錄像視頻資料質量低下、圖像模糊不清， 給圖像復原工作帶來極大挑戰，所以在涉案影像的提取過程中一定要規范操作，防止影像的二次降質。

參考文獻

[1]劉丹.實用公安圖像處理技術[M].北京：國防工業出版社，2010.70-81.

[2]楊玉柱.刑事圖像處理技術[M].北京：中國人民公安大學出版社，2011.361-368.

[3]王學軍，李苑.實用刑事圖像處理技術教程[M].北京：中國人民公安大學，2012.154-165.

[4]王惠斌，王業琳，毛宏斌.模糊圖像處理在監控錄像中的應用[J].刑事技術，2004，6：30-31.

[5]付青青，張春海.高斯模糊圖像的復原處理與研究[J].長江大學學報（自然科學版），2010，6（2）.

[6]薄光憲，崔元聿，孟憲偉.Photoshop軟件處理系統在模糊圖像處理中的應用[J]，2006，12（6）.endprint

摘要：本文以模糊車牌圖像處理為例，利用警視通影像分析系統中的高斯離焦模型算法功能進行實驗研究，對實驗結果進行分析，旨在對警視通影像分析系統在刑事圖像處理工作中的實踐應用進行探討。

關鍵詞：模糊圖像 離焦模糊 圖像復原

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2014）01-0089-01

1 離焦模糊圖像成因概述

刑事數字圖像處理中存在的離焦模糊現象的形成大致由兩種因素造成：一是攝錄系統外部因素，在圖像的記錄過程中，攝錄設備的抖動、使用過大的光圈系數或過慢的快門速度拍攝痕跡物證等在拍攝時，致使調節調焦不準確，產生離散焦模糊圖像。二是攝錄系統自身因素，攝錄光學系統的透鏡色差/像差固有缺陷限制了攝錄設備所記錄的圖像的分辨銳度，圖像的銳度還會由于電磁波的衍射而而受到影響，拍攝時由于攝錄系統的實際孔徑大小有限或存在較嚴重的衍射效應，景物的光點成像面上成為“圓斑”，就會形成所謂的離散焦模糊圖像。刑事攝影中使用過小的光圈近距拍攝痕跡細目時，由于鏡頭小孔徑衍射效應的增強，易產生散焦模糊圖像。

2 警視通影像分析平臺去高斯離焦模糊

警視通影像分析平臺結合當前國內犯罪現場影像工作的特點，吸收了國內外最新的視頻和圖像技術，包含大量的自主研發算法，是為公安系統視聽技術行業定制的專業圖像和視頻分析系統平臺。該平臺提供了多種模糊圖像的處理方法，其中包括：運動模糊、鏡頭模糊、散焦模糊等類型的影像去除模糊方法，還有未知類型的智能去除模糊方法，這些系統功能對模糊圖像的復原處理有一定的效果。

高斯離焦模型是許多光學成像系統中常見的退化函數模型，其綜合多種退化因素，是離散焦近似模型，通過對離焦模糊圖像進行濾波處理就得到復原圖像。高斯離焦函數模型可消除逆濾波的奇異性，這是由于該模型的頻域變換具有極少數的零點。高斯離焦模型中二維高斯離焦函數可近似于等價于兩個二維離焦高斯函數的卷積，由于反卷積算法可消除一部分噪聲，那么高斯離焦模型的處理可提高原離焦模糊圖像的清晰度，因此離焦高斯模型具有廣泛的應用。

3 實驗結果分析

本論文實驗從視頻錄像中選用一副車牌圖像，進行模糊復原處理，其中原始圖像為100×66像素的彩色車牌圖像，是用Photoshop圖像處理軟件和警視通系統中的模糊復原的高斯離焦類型功能進行圖像復原，對兩種軟件功能復原結果進行分析。

圖像復原處理結果如圖1所示：

圖（b）是Photoshop軟件處理結果，該軟件的移除模糊功能選項在“濾鏡”—“銳化”—“智能銳化”中，其中該結果圖可調參數值銳化數量為500%、半徑為23.9，移去模糊類型為高斯類型。

圖（c）是警視通影像分析平臺復原結果，該結果圖去模糊方法選維納，離焦半徑調節為40，噪聲程度為29.5，離焦類型選高斯。

圖（b）和圖（c）兩結果圖像比較，圖（c）的復原效果明顯要比圖（b）理想。模糊車牌圖像的復原意義重在字符的顯現，圖（b）中字符顯現雖不明顯，但個別字符經仔細辨認可認出，在字符的輪廓上各字符間區分不夠明顯，對比度不強，有待對其進行進一步的增強處理，圖（c）中整體字符色調一致、無變形，輪廓特征明顯、字符較為清晰，容易識別，具有極高的利用價值。

實驗結果原因分析：Photoshop軟件是公共圖像處理工具，各種圖像處理算法較為簡單，便于使用，以美化改善圖像質量，對于模糊程度較重的圖像處理不具有針對性。警視通影像分析平臺是專門處理模糊圖像的工具，在各種模糊圖像復原算法上比公共的圖像處理軟件中的復原算法有所改進，對刑事影像的分析處理更有針對性，在刑事圖像工作中處理結果并不要求結果圖的美觀，僅要求模糊圖像中有效信息的顯現，以期對案件提供線索。

4 結論與模糊圖像處理的探討

（1）警視通影像分析平臺在刑事模糊圖像處理中具有較強的針對性，復原效果比公共圖像處理工具較為理想，在實踐工作中有很強的適用性，其作為刑事圖像處理工具在模糊圖像處理工作中的應用效益取決于對該系統功能的熟練程度和數字圖像處理原理的理解。（2）原始圖像的模糊程度、信息含量的多少決定了圖像復原結果，模糊圖像復原技術對模糊圖像的復原程度是有限的，警視通影像分析平臺復原模糊圖像的限度有待進一步研究。本論文中的實驗效果理想是由于原始圖像較高的像素值，原始圖像像素值為100×66，車牌區域像素值為34×21，并且圖像本身所含信息量較大，車牌字符信息丟失少，各字符成像由點離散成面后均在可復原限度內。（3）模糊圖像處理技術在刑事圖像處理工作中發揮著顯著的作用，能有效的顯現車牌字符、人像細節特征等信息，對發現線索、認定犯罪、迅速破案有重大意義。但在實際工作中，刑事工作所接收的模糊圖像資料廣泛來源于監控錄像。監控錄像系統由于多種客觀復雜因素限制，往往使錄像視頻資料質量低下、圖像模糊不清， 給圖像復原工作帶來極大挑戰，所以在涉案影像的提取過程中一定要規范操作，防止影像的二次降質。

參考文獻

[1]劉丹.實用公安圖像處理技術[M].北京：國防工業出版社，2010.70-81.

[2]楊玉柱.刑事圖像處理技術[M].北京：中國人民公安大學出版社，2011.361-368.

[3]王學軍，李苑.實用刑事圖像處理技術教程[M].北京：中國人民公安大學，2012.154-165.

[4]王惠斌，王業琳，毛宏斌.模糊圖像處理在監控錄像中的應用[J].刑事技術，2004，6：30-31.

[5]付青青，張春海.高斯模糊圖像的復原處理與研究[J].長江大學學報（自然科學版），2010，6（2）.

[6]薄光憲，崔元聿，孟憲偉.Photoshop軟件處理系統在模糊圖像處理中的應用[J]，2006，12（6）.endprint

摘要：本文以模糊車牌圖像處理為例，利用警視通影像分析系統中的高斯離焦模型算法功能進行實驗研究，對實驗結果進行分析，旨在對警視通影像分析系統在刑事圖像處理工作中的實踐應用進行探討。

關鍵詞：模糊圖像 離焦模糊 圖像復原

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2014）01-0089-01

1 離焦模糊圖像成因概述

刑事數字圖像處理中存在的離焦模糊現象的形成大致由兩種因素造成：一是攝錄系統外部因素，在圖像的記錄過程中，攝錄設備的抖動、使用過大的光圈系數或過慢的快門速度拍攝痕跡物證等在拍攝時，致使調節調焦不準確，產生離散焦模糊圖像。二是攝錄系統自身因素，攝錄光學系統的透鏡色差/像差固有缺陷限制了攝錄設備所記錄的圖像的分辨銳度，圖像的銳度還會由于電磁波的衍射而而受到影響，拍攝時由于攝錄系統的實際孔徑大小有限或存在較嚴重的衍射效應，景物的光點成像面上成為“圓斑”，就會形成所謂的離散焦模糊圖像。刑事攝影中使用過小的光圈近距拍攝痕跡細目時，由于鏡頭小孔徑衍射效應的增強，易產生散焦模糊圖像。

2 警視通影像分析平臺去高斯離焦模糊

警視通影像分析平臺結合當前國內犯罪現場影像工作的特點，吸收了國內外最新的視頻和圖像技術，包含大量的自主研發算法，是為公安系統視聽技術行業定制的專業圖像和視頻分析系統平臺。該平臺提供了多種模糊圖像的處理方法，其中包括：運動模糊、鏡頭模糊、散焦模糊等類型的影像去除模糊方法，還有未知類型的智能去除模糊方法，這些系統功能對模糊圖像的復原處理有一定的效果。

高斯離焦模型是許多光學成像系統中常見的退化函數模型，其綜合多種退化因素，是離散焦近似模型，通過對離焦模糊圖像進行濾波處理就得到復原圖像。高斯離焦函數模型可消除逆濾波的奇異性，這是由于該模型的頻域變換具有極少數的零點。高斯離焦模型中二維高斯離焦函數可近似于等價于兩個二維離焦高斯函數的卷積，由于反卷積算法可消除一部分噪聲，那么高斯離焦模型的處理可提高原離焦模糊圖像的清晰度，因此離焦高斯模型具有廣泛的應用。

3 實驗結果分析

本論文實驗從視頻錄像中選用一副車牌圖像，進行模糊復原處理，其中原始圖像為100×66像素的彩色車牌圖像，是用Photoshop圖像處理軟件和警視通系統中的模糊復原的高斯離焦類型功能進行圖像復原，對兩種軟件功能復原結果進行分析。

圖像復原處理結果如圖1所示：

圖（b）是Photoshop軟件處理結果，該軟件的移除模糊功能選項在“濾鏡”—“銳化”—“智能銳化”中，其中該結果圖可調參數值銳化數量為500%、半徑為23.9，移去模糊類型為高斯類型。

圖（c）是警視通影像分析平臺復原結果，該結果圖去模糊方法選維納，離焦半徑調節為40，噪聲程度為29.5，離焦類型選高斯。

圖（b）和圖（c）兩結果圖像比較，圖（c）的復原效果明顯要比圖（b）理想。模糊車牌圖像的復原意義重在字符的顯現，圖（b）中字符顯現雖不明顯，但個別字符經仔細辨認可認出，在字符的輪廓上各字符間區分不夠明顯，對比度不強，有待對其進行進一步的增強處理，圖（c）中整體字符色調一致、無變形，輪廓特征明顯、字符較為清晰，容易識別，具有極高的利用價值。

實驗結果原因分析：Photoshop軟件是公共圖像處理工具，各種圖像處理算法較為簡單，便于使用，以美化改善圖像質量，對于模糊程度較重的圖像處理不具有針對性。警視通影像分析平臺是專門處理模糊圖像的工具，在各種模糊圖像復原算法上比公共的圖像處理軟件中的復原算法有所改進，對刑事影像的分析處理更有針對性，在刑事圖像工作中處理結果并不要求結果圖的美觀，僅要求模糊圖像中有效信息的顯現，以期對案件提供線索。

4 結論與模糊圖像處理的探討

（1）警視通影像分析平臺在刑事模糊圖像處理中具有較強的針對性，復原效果比公共圖像處理工具較為理想，在實踐工作中有很強的適用性，其作為刑事圖像處理工具在模糊圖像處理工作中的應用效益取決于對該系統功能的熟練程度和數字圖像處理原理的理解。（2）原始圖像的模糊程度、信息含量的多少決定了圖像復原結果，模糊圖像復原技術對模糊圖像的復原程度是有限的，警視通影像分析平臺復原模糊圖像的限度有待進一步研究。本論文中的實驗效果理想是由于原始圖像較高的像素值，原始圖像像素值為100×66，車牌區域像素值為34×21，并且圖像本身所含信息量較大，車牌字符信息丟失少，各字符成像由點離散成面后均在可復原限度內。（3）模糊圖像處理技術在刑事圖像處理工作中發揮著顯著的作用，能有效的顯現車牌字符、人像細節特征等信息，對發現線索、認定犯罪、迅速破案有重大意義。但在實際工作中，刑事工作所接收的模糊圖像資料廣泛來源于監控錄像。監控錄像系統由于多種客觀復雜因素限制，往往使錄像視頻資料質量低下、圖像模糊不清， 給圖像復原工作帶來極大挑戰，所以在涉案影像的提取過程中一定要規范操作，防止影像的二次降質。

參考文獻

[1]劉丹.實用公安圖像處理技術[M].北京：國防工業出版社，2010.70-81.

[2]楊玉柱.刑事圖像處理技術[M].北京：中國人民公安大學出版社，2011.361-368.

[3]王學軍，李苑.實用刑事圖像處理技術教程[M].北京：中國人民公安大學，2012.154-165.

[4]王惠斌，王業琳，毛宏斌.模糊圖像處理在監控錄像中的應用[J].刑事技術，2004，6：30-31.

[5]付青青，張春海.高斯模糊圖像的復原處理與研究[J].長江大學學報（自然科學版），2010，6（2）.

[6]薄光憲，崔元聿，孟憲偉.Photoshop軟件處理系統在模糊圖像處理中的應用[J]，2006，12（6）.endprint