石曉勃， 高樹輝

(中國(guó)人民公安大學(xué)刑事科學(xué)技術(shù)學(xué)院， 北京 100038)

基于警用圖像處理系統(tǒng)對(duì)超分辨率圖像重建分析

石曉勃， 高樹輝

(中國(guó)人民公安大學(xué)刑事科學(xué)技術(shù)學(xué)院， 北京 100038)

目的 利用識(shí)慧圖像影音處理系統(tǒng)與警視通圖像處理系統(tǒng)對(duì)模糊車牌進(jìn)行清晰化處理，分析對(duì)比處理結(jié)果和影響因素，為視頻處理提供參考。方法 分別對(duì)相同一段運(yùn)動(dòng)車輛視頻圖像進(jìn)行分析，截取有效關(guān)鍵幀對(duì)圖像進(jìn)行穩(wěn)定重建和多幀平均，將8幀合成為一幀，使用維納濾波對(duì)車牌進(jìn)行清晰化處理及穩(wěn)定重建。選擇高斯模糊和運(yùn)動(dòng)模糊作為主要清晰化處理手段，通過(guò)函數(shù)計(jì)算與臨近像素平均產(chǎn)生結(jié)果。結(jié)果 車牌區(qū)域像素分辨率為220×90，在客觀數(shù)值評(píng)判上，峰值信噪比(PSNR)值越高表示畫質(zhì)越清楚。使用MATLAB軟件進(jìn)行仿真計(jì)算得PSNR數(shù)值，識(shí)慧軟件和警視通軟件處理后的峰值信噪比分別為：18.891 4和18.814 8。結(jié)論 大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，PSNR的數(shù)值結(jié)果與人類直觀感受的視覺(jué)品質(zhì)并不完全一致，肉眼的視覺(jué)對(duì)于誤差的敏感度并不是絕對(duì)的，其感知結(jié)果會(huì)受到許多因素的影響而產(chǎn)生變化，尤其公安領(lǐng)域重要在于能否識(shí)別車輛信息并不以數(shù)據(jù)為唯一指標(biāo)。想要從圖像或者運(yùn)動(dòng)視頻中提取有效信息有一定的條件，整個(gè)畫面的分辨率達(dá)到352×288以上、被處理畫面里物體的像素?cái)?shù)量盡可能地保證在150×150個(gè)以上。

圖像處理; 運(yùn)動(dòng); 車牌; 穩(wěn)定; 重建

0 引言

隨著我國(guó)科技迅速發(fā)展，公安基礎(chǔ)配套設(shè)施快速建設(shè)，日益普及的監(jiān)控設(shè)備為偵查破案提供了有力的第一手視頻影像資料。其中包含嫌疑人所駕駛車輛的品牌、型號(hào)、顏色、車牌等重要信息。然而，有些受不同地區(qū)硬件和維護(hù)條件的限制、拍攝條件等的影響，一些監(jiān)控視頻不能提供足夠的有效信息，特別是車牌信息，本文利用兩款圖像處理軟件對(duì)涉案視頻中運(yùn)動(dòng)車輛牌照進(jìn)行處理，為案件偵破提供信息。

1 運(yùn)動(dòng)圖像重建實(shí)驗(yàn)研究

1.1 儀器設(shè)備

識(shí)慧圖像影音處理系統(tǒng)，是美國(guó)識(shí)慧公司生產(chǎn)，主要用于數(shù)字及模擬監(jiān)控視頻圖像的處理，該圖像處理系統(tǒng)由Video Active和Video Investigator兩個(gè)部分軟件組成。Video Active捕獲來(lái)自外部模擬或者數(shù)字設(shè)備的視頻，處理捕獲實(shí)時(shí)或者接近于實(shí)時(shí)視頻的文件。Video Active通過(guò)模塊不同的配置來(lái)查看實(shí)況視頻錄像帶、視頻文件；或者查看多通道的實(shí)況視頻錄像帶和視頻文件，也可以截取保存和輸出。濾鏡是Video Investigator主要的圖像和視頻的處理和分析工具，濾波器是用于執(zhí)行各種重要圖像和視頻處理任務(wù)的表示科學(xué)公式、數(shù)學(xué)算法的軟件插件。提供了比例、多路分離、去模糊、去噪聲、增強(qiáng)等諸多功能。

警視通數(shù)字影像分析平臺(tái)是由北京多維視通技術(shù)有限公司和公安部物證鑒定中心聯(lián)合開發(fā)的專門為公安系統(tǒng)量身定做的專業(yè)圖像和視頻分析處理系統(tǒng)。系統(tǒng)在查看視頻的同時(shí)可進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、去霧等，以改善視頻質(zhì)量，便于觀察。具有操作簡(jiǎn)單、速度快、效果好等特點(diǎn)。

1.2 實(shí)驗(yàn)樣本

由于運(yùn)動(dòng)模糊而需鑒定的監(jiān)控視頻一段，對(duì)小客車車牌進(jìn)行處理分析。

1.3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

選取樣本視頻中位置較好的連續(xù)幀作為處理關(guān)鍵幀。首先選取視頻片段中較為清晰的8幀連續(xù)幀作為圖像重建的關(guān)鍵幀，見圖1；采用識(shí)慧軟件和警視通軟件進(jìn)行圖像重建，將多幀圖像合并為一幀，并判斷運(yùn)動(dòng)方向，見圖2；利用內(nèi)插值原理，選擇插補(bǔ)方式為樣條法，以中心幀作為運(yùn)動(dòng)矢量模式對(duì)圖像進(jìn)行處理，見圖3。

圖1 在連續(xù)視頻中選取圖片質(zhì)量較好的連續(xù)8幀

經(jīng)過(guò)多幀平均后，將8幀合成為一幀，使用維納濾波進(jìn)行車牌清晰化處理。維納濾波分為高斯模糊、運(yùn)動(dòng)模糊、散焦模糊、衍射模糊和自定義模糊五種。本案中，選擇高斯模糊和運(yùn)動(dòng)模糊作為主要清晰化處理手段。高斯模糊通?？蓽p少圖像噪聲以及降低細(xì)節(jié)層次，通過(guò)平均周圍像素值使得圖像細(xì)節(jié)平緩化，減少因設(shè)備產(chǎn)生的噪音。運(yùn)動(dòng)模糊的去除則取決于點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，因此需要足夠臨近像素的信息，通過(guò)函數(shù)計(jì)算與臨近像素平均產(chǎn)生處理結(jié)果。選擇設(shè)置橫向和縱向模糊核的寬度結(jié)合運(yùn)動(dòng)方向進(jìn)行處理，結(jié)果見圖4；通過(guò)測(cè)算運(yùn)動(dòng)方向和迭代次數(shù)進(jìn)行重建，運(yùn)動(dòng)方向?yàn)?63°，向斜上方移動(dòng)，結(jié)果見圖5。

圖2 穩(wěn)定性重建參數(shù)

圖3 使用警視通軟件進(jìn)行多幀平均

圖4 識(shí)慧軟件通過(guò)維納濾波處理圖像

圖5 警視通通過(guò)維納濾波處理圖像

視頻的運(yùn)動(dòng)模糊處理后得到較為清晰化的圖像，調(diào)整直方圖增加特征信息及反差，操作步驟見圖6。運(yùn)動(dòng)模糊車牌處理結(jié)果見圖7、圖8。

圖6 分別對(duì)兩款軟件調(diào)整直方圖

圖7 警視通處理結(jié)果

圖8 識(shí)慧處理結(jié)果

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

軟件對(duì)于運(yùn)動(dòng)模糊的角度是基于肉眼的直觀理解，因此設(shè)定不同運(yùn)動(dòng)方向和選用不同維納濾波恢復(fù)的效果也不同。高斯模糊主要用來(lái)減少圖像產(chǎn)生的噪聲，但因此會(huì)減少圖像的細(xì)節(jié)層次。散焦模糊在大多數(shù)成像過(guò)程中都存在，而因?yàn)楣鈱W(xué)衍射而產(chǎn)生的衍射模糊也較為常見。運(yùn)動(dòng)方向直接影響系統(tǒng)輸入像素取值方向，不同的運(yùn)動(dòng)角度恢復(fù)的效果也有所不同。將樣本分別進(jìn)行四種模糊的處理實(shí)驗(yàn)，對(duì)比處理后的清晰程度，見表1。

表1 不同方向不同維納濾波效果對(duì)比

注：“--”表示處理后效果不明顯，“-”表示效果不太明顯，“+”表示處理效果一般，“++”表示處理后效果較好，“+++”表示處理后效果非常好。

通過(guò)兩款軟件處理后的圖片，車牌區(qū)域像素分辨率為220×90，用客觀和主觀兩種方式判斷處理效果。在客觀數(shù)值評(píng)判上，峰值信噪比(PSNR) 是目前世界范圍內(nèi)使用最普遍的評(píng)鑒方法。經(jīng)過(guò)均方差進(jìn)行定義，兩張?zhí)幚砗蟮慕Y(jié)果進(jìn)行對(duì)比。PSNR的數(shù)值越高表示畫質(zhì)越高。

均方差定義：

峰值信噪比定義：

經(jīng)過(guò)使用MATLAB軟件進(jìn)行仿真計(jì)算得到PSNR的數(shù)值，樣本經(jīng)過(guò)識(shí)慧軟件和警視通軟件處理后的峰值信噪比分別為：18.891 4和18.814 8。從數(shù)值上來(lái)看識(shí)慧軟件處理的結(jié)果略高于后者。大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)PSNR 的數(shù)值結(jié)果與人類直觀感受的視覺(jué)品質(zhì)并不完全一致。因?yàn)槿庋鄣囊曈X(jué)對(duì)于誤差的敏感度并不是絕對(duì)的，其感知結(jié)果受許多因素的影響。尤其是在公安領(lǐng)域中重要在于能否識(shí)別車輛信息，而并不以數(shù)據(jù)為唯一指標(biāo)。

3 結(jié)論

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示圖像重建上高斯模糊以及維納濾鏡效果接近。通過(guò)動(dòng)態(tài)的穩(wěn)定重建，兩款軟件能夠獲得車輛一部分基本信息。分別對(duì)比四種維納濾波的處理效果表明，對(duì)于運(yùn)動(dòng)車輛選取運(yùn)動(dòng)模糊處理的效果最佳；高斯模糊可以使得圖像清晰化但程度不高；散焦模糊和衍射模糊對(duì)于運(yùn)動(dòng)車輛效果較不明顯。處理圖像或者運(yùn)動(dòng)視頻中提取有效信息有一定的條件，分辨率過(guò)低導(dǎo)致效果不佳。整個(gè)畫面的分辨率達(dá)到352×288以上，處理畫面里物體的像素?cái)?shù)量盡可能地保證150×150個(gè)以上，才有檢驗(yàn)鑒定價(jià)值。

[1] 王世君，黎智輝，許小京．警視通數(shù)字影像分析平臺(tái)會(huì)議論文[C]∥中國(guó)感光學(xué)會(huì)紫外照相和視聽技術(shù)檢驗(yàn)學(xué)術(shù)研討會(huì). 2008，11.

[2] 段巍，劉雪峰，王蘇慧. 論視頻圖像中模糊圖像的若干處理方法[J].楚天法治，2015(2).

[3] 孔登峰，李婷.警視通影像分析平臺(tái)復(fù)原模糊圖像的實(shí)驗(yàn)研究——以復(fù)原模糊車牌圖像為例[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2014(1).

[4] 陳叢平，汪衛(wèi). 基于峰值信噪比評(píng)價(jià)的運(yùn)動(dòng)模糊方向與長(zhǎng)度識(shí)別[J].三峽大學(xué)學(xué)報(bào)，2012(12).

(責(zé)任編輯 陳小明)

石曉勃(1991—)，男，北京人，公安大學(xué)2014級(jí)碩士研究生。研究方向?yàn)樾淌聢D像技術(shù)。

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