嵌入式雷達測速儀的成像清晰化技術應用研究

王庚中

摘 要 嵌入式雷達測速儀因受外界光照環境容易導致成像質量衰退，影響違法車輛抓拍取證清晰度。本文介紹了嵌入式雷達測速儀工作原理流程，分析其成像清晰化存在的關鍵技術問題，闡述幾種解決方法并對比優缺點，為更有效的改善成像效果、提高清晰度提供相關借鑒。

關鍵詞 圖像清晰化;嵌入式;雷達測速;圖像處理

引言

隨著智慧交通建設的興起，車輛限速控制以及違法取證越顯重要。嵌入式雷達測速抓拍設備在交通領域日益發揮著關鍵作用。嵌入式雷達測速儀采用一體化設計、工業集成度高、工程應用場景復雜。比如：光照不足成像導致畫面過暗或噪聲過大;車輛抓拍道路存在背著光線的場景，即車輛沿光線平行方向行駛，圖像不同區域亮度嚴重失衡;大氣霧霾污染導致低能見度惡劣天氣增多等等，該因素對成像清晰度造成了極度負面影響，導致交警無法有效甄別圖像關鍵特征。因此，當設備集成的成像模塊受到外界環境影響約束時，如何保障成像清晰度避免出現衰減顯得非常關鍵。有效改善成像效果以及提高抓拍圖像的清晰度，是亟待需要解決的主要內容。

1 清晰化關鍵問題與解決方法

嵌入式雷達測速設備核心組成單元模塊有：微波雷達檢測器、高清成像抓拍機模組、嵌入式處理器等組件。使用多普勒效應原理的微波雷達檢測器，發射雷達波來檢測運動車輛或其他目標物體的速度。當微波雷達檢測器檢測到車輛超速，輸出觸發信號來觸發高清成像模組及時完成超速車輛抓拍取證，形成違法數據上傳至嵌入式處理平臺，再由嵌入式處理器完成取證圖像違法信息疊加、編碼壓縮、網絡通信與傳輸，數據轉存等工作。

取證圖像作為交警處罰超速駕駛員的直接有效證據材料，圖像關鍵細節特征比如路面車道線、車顏色車牌車型、人面識別特征等是否清晰很關鍵。鑒于此，嵌入式雷達測速設備產品在設計與實現的過程中，對成像模塊要求很高。原因是車輛目標運動速度很快，為了不讓圖像出現拖影模糊情況，要求在成像快門較短的條件下快速完成抓拍車輛圖像信息，導致傳感器曝光時間很短，所以圖像畫質和清晰度很容易出現衰退。綜合考慮這些因素，提升成像關鍵技術來改善嵌入式雷達測速取證圖像質量，顯得非常重要。

（1）低照度成像與降噪。針對測速儀設備的低照度成像問題需要采用一些增強方法，同時保證車輛目標關鍵特征區域的噪聲有效抑制不被放大。需要結合嵌入式平臺處理資源和算力，在空域頻域、空域頻域結合處理，還要兼顧良好的場景自動調節功能。①低照度成像最核心的問題就是還原暗處細節特征、又不能突顯噪聲信號。暗處特征的還原重建，比較簡單快速辦法就是以像素為單元，采用映射函數形式來全局映射像素關系，進行全部的灰階拉伸，該方法不足就在于無法根據圖像內容自適應改變映射函數。為了更好根據圖像灰階分布自適應、嵌入式處理器常采用直方圖均衡化來實現，主要是采用概率建模、根據概率重建分布曲線，來重建灰階映射曲線，實現不同灰階的均衡分布。針對這種增強處理引入的噪聲，則要求使用噪聲過濾器實現。②嵌入式雷達的很多抓拍取證圖像相當一部分是低照度下形成。光照度不足極容易形成的噪聲圖像，將有用信息和噪聲混合。雷達測速儀成像噪聲有多種類型（比如加性、乘性、椒鹽、高斯等類型），使得圖像關鍵特征不明顯清晰度不高，難于辨別交警執法取證所涉及的關鍵證據，需要進行降噪來提高信噪比，嵌入式處理器常用中值濾波和雙邊濾波，以及基于局部像素鄰域相關性的非線性導向濾波器，既能消除顆粒噪聲又能保護圖像細節邊沿特征[1]。

（2）逆光成像。嵌入式測速儀成像目前所使用的自動曝光技術，主要是利用區域亮度來指導前端曝光參數調整，逆光場景容易導致局部細節過曝過暗。該環境下的改善辦法有： ①在軟件算法上，調整相機曝光控制策略，采用光圈優先、選用光圈較大鏡頭，配合調整快門時間和模擬增益，使得逆光導致的過暗區域細節充分曝光。該方法簡單實現也容易操作，但會加劇高亮細節過曝以及成像區域不完整。另外，快門慢則高速車輛會運動模糊，增益高會放大噪聲，因此要配合上述降噪措施來輔助實現。②在輔助器件上，增加外部感光度即補光燈源，要求前端成像模組和補光燈嚴格實時同步。另外，可以采用具備寬動態的感光器件來多幀融合成像，在實時性和處理速度上會對嵌入式平臺提出要求更高，加大硬件成本和系統復雜度。③在后端處理器修復技術上，針對圖像逆光區域復原，后端平臺采用較多的是基于局部像素相關性的重建模型，比如基于亮度均值的曲線拉伸等，但是諸多方法滿足嵌入式系統快速處理的代價是降低圖像細節層次感。

（3）霧天成像處理。霧天清晰化處理非常關鍵、主要思想是復原氣溶膠對消光系數的不利影響，通過特定數學建模分析圖像特征來重建灰階，突顯有效特征、減弱無關信息提升取證圖像畫質。①高級光學鏡頭實現透霧，根據不同光線光譜波段的不同特性來設計實現、其中紅外波長受氣溶膠影響小且可穿透一定濃度的霧霾，可實現準確聚焦完成霧霾穿透成像。目前在交通領域該鏡頭昂貴難以推廣。②按照霧天視覺感知模型設計的圖像復原技術，嵌入式系統透霧主要是采用這種數字透霧，已經芯片模塊化集成，服務器密鑰化集成。近年來，基于暗通道先驗的單幅圖像的透霧處理技術研究取得較大進步，霧天車輛透霧抓拍也較為清晰。鑒于算法原理簡單、降倍采樣技術加速、嵌入式系統容易實現，使得實時透霧技術在攝像機內部的集成日益普及。尤其針對高清視頻圖像的透霧與復原處理，處理速度大幅提升[2]。

2 結束語

鑒于此，嵌入式雷達測速儀的成像清晰化處理是交通系統和圖像處理領域的熱點問題，也是抓拍取證系統設計與實現過程中的難點技術之一。筆者針對影響圖像清晰度的低照度與降噪、逆光成像、霧天圖像復原等幾個關鍵技術進行分析，文中對比分析若干解決方法優缺點。建議在產品設計中，充分利用嵌入式平臺資源算力，將所述的關鍵技術結合處理器優化設計實現，能較大提升嵌入式雷達測速儀的成像抓拍效果。

參考文獻

[1] 沈楓菊.視頻監控中目標清晰化方法研究[D].沈陽：沈陽理工大學，2012.

[2] 禹晶，徐東彬，廖慶敏.圖像去霧技術研究進展[J].中國圖像圖形學報，2011，16（9）：1561-1576.