圖像處理技術(shù)在模糊車牌清晰化中的應(yīng)用

姜少波 甘彤 馬彪彪

摘要 隨著社會(huì)的發(fā)展，涉車案件越來(lái)越多，基于視頻圖像提取車輛號(hào)牌已逐步成為視頻偵查的突破口。然而由于受各種因素的影響，所獲取的圖像模糊不清，導(dǎo)致車牌無(wú)法辨識(shí)，如何通過(guò)圖像處理技術(shù)有效地清晰化車牌是目前亟待解決的問(wèn)題。本文介紹了常見的車牌模糊類型及清晰化處理方法，并針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中車牌的復(fù)雜模糊情況提供了處理策略和流程。

【關(guān)鍵詞】模糊車牌 圖像處理 應(yīng)用

隨著平安城市、雪亮工程的廣泛建設(shè)，監(jiān)控視頻資料逐漸成為公安案件偵破的重要信息來(lái)源。在實(shí)際案件偵破過(guò)程中，涉車案件越來(lái)越多，如交通肇事逃逸、非機(jī)動(dòng)車盜竊等，盡管目前的攝像頭朝著高清化方向發(fā)展，但通常案發(fā)時(shí)受天氣、光線、霧霾、車輛運(yùn)動(dòng)等外部客觀因素的影響，所獲取的車輛圖像大多模糊不清，導(dǎo)致車牌難以識(shí)別，為案件的偵破帶來(lái)了很大的困難。為了有效利用已有的視頻資料獲取有價(jià)值的線索，利用圖像處理技術(shù)對(duì)車牌進(jìn)行清晰化處理具有十分重要的意義。

對(duì)模糊車牌進(jìn)行清晰化處理之前，首先需要分析判斷模糊屬于哪種類型，然后選擇有針對(duì)性的方法進(jìn)行增強(qiáng)復(fù)原。常見的模糊類型主要有以下幾種：運(yùn)動(dòng)模糊、散焦模糊，低分辨率/小尺寸、噪聲干擾、低對(duì)比度等，在實(shí)際應(yīng)用中，既有單一類型的模糊，也有多種類型的疊加，對(duì)于單一類型，可以選擇對(duì)應(yīng)的方法進(jìn)行處理，對(duì)于疊加類型，需要遵循一定的處理策略和流程，才能達(dá)到比較好的效果。下面針對(duì)以上問(wèn)題重點(diǎn)介紹了單一類型及處理方法、疊加類型的處理策略和流程。

1 常見的模糊類型及處理方法

根據(jù)所用圖像數(shù)量處理方法可分為單幀和多幀處理，多幀的好處是每一幀圖像都可以提供不同的有價(jià)值的信息，通過(guò)綜合分析可以得到更好的效果。去運(yùn)動(dòng)模糊、去散焦模糊、對(duì)比度增強(qiáng)等屬于單幀處理;超分辨率重建、圖像融合、圖像平均等屬于多幀處理，噪聲消除既可單幀處理，又可多幀處理。

1.1 運(yùn)動(dòng)模糊

運(yùn)動(dòng)模糊是車牌模糊中最常見的一種模糊類型，主要由攝像系統(tǒng)與被攝物之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生。影響運(yùn)動(dòng)模糊的主要因素有運(yùn)動(dòng)速度、運(yùn)動(dòng)角度，車輛運(yùn)動(dòng)速度越快，車牌拖影越嚴(yán)重，其主要特征是模糊僅向車輛的運(yùn)動(dòng)方向擴(kuò)展、成一條直線。因此，對(duì)于這類模糊車牌的處理，首先通過(guò)角度測(cè)量確定車輛的運(yùn)動(dòng)方向，然后再調(diào)節(jié)模糊程度參數(shù)，使之達(dá)到我們期望的效果。

1.2 散焦模糊

視頻攝像系統(tǒng)和普通照相機(jī)一樣需要調(diào)整焦距，照射固定場(chǎng)景的攝像系統(tǒng)一般都會(huì)將焦距固定在場(chǎng)景的中間位置。散焦模糊是車輛目標(biāo)沒(méi)有出現(xiàn)在對(duì)焦區(qū)域內(nèi)從而導(dǎo)致的模糊不清，其主要特征是模糊向四周擴(kuò)散，呈圓盤狀。因此，對(duì)于這類模糊車牌的處理，通過(guò)調(diào)節(jié)模糊程度和方差參數(shù)，使之達(dá)到較好的效果。

1.3 低分辨率/小尺寸

低分辨率/小尺寸模糊主要是由于攝像頭本身分辨率低或目標(biāo)距離攝像頭太遠(yuǎn)導(dǎo)致的模糊不清。目前這類模糊是比較難處理的一種，主要原因是可用像素太少，對(duì)于單幀圖像，通過(guò)對(duì)圖像的無(wú)損放大可在一定程度上提高車牌的清晰度，如果存在多幀圖像，可以采用超分辨重建的方法提升車牌的辨識(shí)度，可選的方法主要有光流法、多項(xiàng)式法和特征點(diǎn)法。

1.4 噪聲干擾

噪聲是由于攝像機(jī)本身原因引起的干擾，通常由電子干擾產(chǎn)生，主要表現(xiàn)為在圖像上布滿許多隨機(jī)分布的顆粒，在夜間圖像中噪聲會(huì)更加明顯。常見的噪聲干擾主要有隨機(jī)噪聲和奇偶場(chǎng)干擾，處理方法有平滑濾波、高斯濾波、中值濾波、小波濾波、奇偶場(chǎng)分離等，在實(shí)際使用過(guò)程中，消除噪聲的同時(shí)，圖像的邊緣及細(xì)節(jié)也會(huì)被平滑。對(duì)于奇偶場(chǎng)干擾主要表現(xiàn)為目標(biāo)邊緣成鋸齒狀，通過(guò)奇偶場(chǎng)分離，可消除目標(biāo)邊緣鋸齒，提高車牌清晰化效果。

1.5 低對(duì)比度

低對(duì)比度是由于不同的光照條件和攝像機(jī)本身特性導(dǎo)致的，通常表現(xiàn)為圖像太暗或太亮造成的車牌圖像模糊，如夜間圖像或強(qiáng)光照射鏡頭等。常用的處理方法有灰度變換法，直方圖均衡，以及Retinex增強(qiáng)處理。

以上介紹了常見的模糊類型及處理方法，圖1是一個(gè)去運(yùn)動(dòng)模糊的例子，從圖1 （a）可以看出，車輛處于該攝像系統(tǒng)的焦距之內(nèi)，不存在虛焦、散焦，場(chǎng)景光照并不強(qiáng)烈，圖像色彩和紋理基本清晰，車牌僅在車輛運(yùn)行方向上模糊，由此可以確定該場(chǎng)景為運(yùn)動(dòng)模糊造成的車牌拖影，圖1（b）為去運(yùn)動(dòng)模湖結(jié)果。通常，由于國(guó)內(nèi)車牌字符采用反光漆，通過(guò)反色操作，可使車牌字符更加突出鮮明，如圖l（c）所示。

2 模糊車牌清晰化的策略與處理流程

選擇合適的圖像是有效處理模糊車牌的前提，圖像選擇的好壞直接影響車牌清晰化的結(jié)果。對(duì)于單一類型的模糊，采用以上介紹的方法可以取得較好的效果，然而在實(shí)際應(yīng)用中大多屬于疊加類型的模糊，處理方法的先后順序即處理流程將直接決定車牌清晰化的成敗。

2.1 視頻圖像選擇策略

（1）圖像保存：從視頻片段截取圖像時(shí)，盡量保存為BMP格式。由于JPG格式是有損壓縮，會(huì)損失部分原始信息。

（2）圖像選擇：選擇目標(biāo)尺寸大、距離近、角度小、光照適中、運(yùn)動(dòng)小的視頻幀，對(duì)于多幀圖像要求具有連續(xù)性。

（3）處理區(qū)域：處理區(qū)域要適中，稍大于目標(biāo)區(qū)域，對(duì)于車牌而言，一般包括整個(gè)車頭即可，這樣有利于多幀圖像的配準(zhǔn)與處理。

（4）序列圖像數(shù)以4-8幀為宜。

2.2 處理流程

對(duì)于復(fù)雜的疊加類型模糊車牌的處理流程為首先判斷是否存在運(yùn)動(dòng)模糊或散焦模糊，然后判斷目標(biāo)的分辨率/尺寸大小，最后分析對(duì)比度情況，并采用相應(yīng)的處理方法，圖2是一個(gè)復(fù)雜模糊車牌綜合處理流程。

3 小結(jié)

圖像處理技術(shù)將在模糊車牌清晰化中得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，盡管實(shí)際應(yīng)用中車牌的模糊情況很復(fù)雜，但通過(guò)運(yùn)用上述的分析原則和處理方法，可以大大提高車牌清晰化處理的有效性，當(dāng)然在處理的過(guò)程中耐心調(diào)整到最合適的參數(shù)也是必不可少的。相信隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，圖像處理將在刑事偵查中發(fā)揮更大的作用。

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