基于變焦原理的圖像清晰化處理在交通事故鑒定中的應(yīng)用

焦培峰，樊繼宏，趙衛(wèi)東，李冬日，繆啟鋒，張美超

（1.暨南大學(xué)司法鑒定中心，廣東 廣州 510632；2.南方醫(yī)科大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院 人體解剖學(xué)教研室廣東省醫(yī)學(xué)生物力學(xué)重點實驗室，廣東 廣州510515；3.南方醫(yī)科大學(xué)法醫(yī)學(xué)院 廣東省交通事故鑒定工程技術(shù)研究中心，廣東 廣州510515）

道路交通事故鑒定中，視頻資料是最重要的鑒定檢材之一，往往對鑒定具有決定性的意義[1-2]。然而由于設(shè)備自身、天氣、環(huán)境等諸多因素影響，很多時候委托方提供的視頻檢材不夠清晰，尤其是距離攝像頭較遠處的景物更容易模糊，導(dǎo)致此類視頻檢材的證據(jù)力不強，無法進行定量分析，甚至不能作為鑒定依據(jù)。

數(shù)字圖像處理領(lǐng)域有很多算法可以進行模糊圖像的清晰化處理，但此類方法多數(shù)針對的是特定理想情況，而實際工作中圖像產(chǎn)生模糊的原因千差萬別，因此僅僅依靠算法處理具體問題時常收效甚微。舉一典型例子，拍攝快速經(jīng)過的車輛會產(chǎn)生運動偽影，實際工作中警方很多時候需要對這類照片進行還原以追查車輛，但多數(shù)無功而返。究其原因，警方能提供的只有一張或少數(shù)幾張照片，照片中有燈光、環(huán)境等很多干擾因素，僅僅利用圖像處理算法很難得到理想結(jié)果。值得慶幸的是，在事故鑒定工作中，鑒定人可以利用很多方法對現(xiàn)場及車輛等進行復(fù)勘，以獲得更多有針對性的數(shù)據(jù)資料來協(xié)助處理不夠理想的視頻圖像。

針對由于抖動或視野較遠而產(chǎn)生的視頻圖像模糊，本文利用近景攝影測量原理中內(nèi)外參數(shù)與成像內(nèi)容及成像平面的關(guān)系，在拍攝模糊視頻的原位置改變焦距重新拍攝局部清晰照片圖像，再對模糊視頻的截圖與清晰照片進行配準，最后以圖像融合來處理視頻截圖中的模糊區(qū)域，以達到使其局部清晰化的目的。

1 材料與方法

1.1 儀器

數(shù)碼相機（canon 600D），三角固定架，Matlab R2014a，Photoshop CS2。

1.2 方法

在6個不同位置拍攝6組圖像，每組3幅，焦距從短變長，每組照片拍攝時相機位置固定但角度可調(diào)整，獲得遠景近景清晰度不同的照片。每組第一幅圖像局部經(jīng)高斯模糊后作為實驗圖像，原始圖像為對照圖像，利用同組第二幅或第三幅圖像對實驗圖像進行清晰化處理，最后與對照圖像進行比較分析。

1.2.1 實驗流程（圖1）

圖1 實驗流程圖

1.2.2 實驗過程

在6個不同位置安置三腳架和相機，調(diào)整焦距由短變長，用相機拍攝6組，每組3張照片，照片圖像中央?yún)^(qū)域均選取了一個明顯標志物。

拍攝完成后，對6組圖像進行處理，以第一組圖像為例說明。以第一張照片圖像作為研究對象，在Photoshop中對其進行局部高斯模糊處理，選擇區(qū)域羽化值為10像素，模糊半徑5像素，生成實驗圖像，原圖像為對照圖像（圖2～3）。

圖2 第一幅照片原圖像（對照圖像）

圖3 第一幅照片模糊后（實驗圖像）

1.2.3 圖像處理過程

在Matlab中將第二幅或第三幅圖像與實驗圖像進行局部配準和融合處理。具體方法為：基于兩幅圖像中比較清晰的部分，利用開源代碼imagematching對兩幅圖像進行配準，配準完成后將第二幅或第三幅圖像進行縮放和旋轉(zhuǎn)處理，再與第一幅圖像進行融合，結(jié)果如圖4~5所示。

圖4 第二幅圖像

圖5 配準及融合后結(jié)果

1.3 結(jié)果比較

將處理后圖像與對照圖像進行比較，取3處明顯標志點，如圖2中足球門的右上角，結(jié)果顯示標志點平均偏差小于1像素，可認為處理后的圖像與原圖基本相同。

2 案例應(yīng)用

圖6為某高速路上發(fā)生追尾事故時的監(jiān)控截屏，委托要求為車速計算。圖6顯示為1倍變焦視頻，該監(jiān)控設(shè)備架設(shè)于高架橋邊約18 m高處，由于地面震動及風(fēng)力等原因有輕微晃動，導(dǎo)致視頻中遠方的地面標志線模糊不能分辨。現(xiàn)場復(fù)勘時，監(jiān)控恰失靈不能做現(xiàn)場還原實驗，于是采用變焦方法對模糊視頻進行了處理。

這起交通事故的鑒定，方法考慮仍是找出明顯標識來進行距離定位。復(fù)勘時，提取了事發(fā)后兩日該監(jiān)控器不同焦距下的視頻，1倍變焦視頻中顯示的事發(fā)區(qū)域很模糊，而2倍及3倍變焦視頻，該區(qū)域較為清晰。通過配準和圖像幾何變換，將3倍變焦視頻截圖與1倍視頻截圖融合，獲得了理想的效果，圖7為三倍變焦圖像，圖8為融合圖像，圖9為融合錯位圖像。最后用此圖像為背景，根據(jù)地面白虛線信息為事故車輛事發(fā)時車速進行了計算。

圖6 事發(fā)時視頻截圖

圖7 三倍變焦視頻截圖

圖8 清晰化后圖像

圖9 融合前圖像（錯位）

3 討論

攝像機近景攝影測量原理中，攝像機的內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)決定了成像內(nèi)容和成像質(zhì)量。內(nèi)參數(shù)主要為焦距、主點坐標、坐標軸傾斜參數(shù)及畸變，而外參數(shù)主要為相機空間位置及鏡頭軸向位置。根據(jù)此原理，用同一臺照相機，以不同焦距的鏡頭在同一位置拍攝同一景物，鏡頭焦距的改變，使得成像平面變化，結(jié)果遠處和近處景物的成像清晰度不同[3]。運用此原理，當(dāng)原始視頻清晰度不夠的時候，可以通過調(diào)整相機內(nèi)參數(shù)焦距使得成像平面改變，達到使感興趣區(qū)域成像清晰的目的，具體做法就是在不同焦距下重新拍攝清晰的圖像來恢復(fù)原始圖像中的模糊區(qū)域。在實際運用中需要注意的是，拍攝過程中攝像機位置不能改變，鏡頭角度可有適當(dāng)變化，具體做法就是重新拍攝的照片必須在與原視頻圖像相同位置獲取，這樣才能保證變焦圖像能與原始圖像匹配，事故鑒定中的攝像頭多為固定攝像頭，因此這一點很容易滿足。從我們的實驗來看，越靠近圖像中央?yún)^(qū)域的部分越容易配準融合，周邊區(qū)域由于鏡頭畸變等原因需要更進一步的去除畸變處理。

交通事故鑒定中，圖像處理帶來的誤差應(yīng)該結(jié)合案情具體考慮，如本文實驗中足球門一角的像素點誤差在1像素之內(nèi)，根據(jù)球門鋼柱的寬度考慮，此誤差代表的距離應(yīng)小于5cm。如上所述，圖像清晰化之后的誤差往往以像素位置考慮，而實際工作中常常需要考慮的是實際距離，這其間的度量關(guān)系，應(yīng)具體問題具體分析。

圖像配準的過程利用Photoshop等軟件也能完成，只是需要更多的時間來調(diào)整和比較，對于大部分的圖像來說，商業(yè)軟件處理也是很好的選擇。實際工作中，如果原設(shè)備完好可用，利用原設(shè)備來做還原實驗是最好的選擇，但如果原設(shè)備無法使用，則可在原設(shè)備位置進行拍攝，由于拍攝位置差異產(chǎn)生的誤差需要具體分析。此外由本文還可看出，照片需要有一定的清晰范圍，如果全圖像都模糊，那么配準過程都無從談起，更遑論局部清晰化。

本文實驗及實際案例中的照片圖像均較清晰且像素值高，因此局部清晰化結(jié)果也較為理想。在鑒定實踐中，由于獲得的圖像質(zhì)量參差不齊，因此要根據(jù)實際情況選取合適的圖像或視頻截圖，在考慮誤差允許的情況下滿足委托方的需求。本文所用的方法還需要更系統(tǒng)的研究，這將是我們下一步工作的重點。