基于Photoshop 復(fù)原運動模糊圖像的實驗探究

宋少偉

（中國刑事警察學(xué)院，遼寧 沈陽110035）

引言

在監(jiān)控視頻圖像中運動模糊現(xiàn)象是比較常見的，如抓拍到在單行道上快速逆行或迅速調(diào)頭行駛、闖紅燈或快速沖過檢查站的違章車輛，或者拍攝到交通肇事逃逸的超速行駛車輛等。在這些情況下拍攝到的車牌圖像大多數(shù)是模糊不清的，若根據(jù)視頻圖像直接辨認(rèn)出車牌號碼是較為困難的。

在運動模糊車牌的圖像處理中，通過一定方法計算出原始圖像退化時所形成的一些先驗知識，包括點擴散函數(shù)（point spread function，PSF）和模糊角度θ，這兩個參數(shù)能否準(zhǔn)確估算是影響圖像復(fù)原質(zhì)量的關(guān)鍵因素。因此深入研究點擴散函數(shù)PSF 的參數(shù)估記有重大實際價值。本文將基于傳統(tǒng)圖像Radon 變換來估計PSF 參數(shù)的算法上做出改進，提高PSF 參數(shù)估計的精確性［1］。

1 運動模糊圖像的成因、復(fù)原原理及方法

1.1 運動模糊圖像形成的主要原因

在圖像的獲取、傳輸以及保存過程中，運動模糊圖像是一種典型的圖像退化現(xiàn)象。運動模糊圖像形成的主要原因有如下幾個方面：

（1）有些視頻成像設(shè)備不具有高速攝像或閃光抓拍功能，當(dāng)被拍目標(biāo)以較快速度通過畫面時則無法攝取到清晰的視頻或不虛化的靜態(tài)圖像；

（2）即使有些視頻成像設(shè)備具有高速攝像或閃光抓拍功能，但設(shè)備一般處于固定狀態(tài)，與快速行駛的車輛產(chǎn)生相對運動，取景畫面也較難記錄下清晰影像；

（3）運動模糊圖像實際上是記錄被拍目標(biāo)物的移動軌跡，呈現(xiàn)目標(biāo)的移動方向和多個動態(tài)瞬間，如圖1所示。

圖1 運動模糊視頻的截圖

從圖1 可見，在動態(tài)影像的記錄過程中出現(xiàn)圖像退化現(xiàn)象，即不再是傳輸前的原始圖像，圖像品質(zhì)、分辨率明顯降低，車牌信息出現(xiàn)重影、輪廓模糊不清。因此，將該類運動模糊圖像處理恢復(fù)其原始圖像這一過程稱為圖像復(fù)原［2］。

1.2 運動模糊圖像復(fù)原的基本原理

圖像復(fù)原就是對退化圖像品質(zhì)進行提升的一個過程，使得其圖像呈現(xiàn)的效果在視覺上得到一定程度的改善。圖像復(fù)原是建立在圖像退化模型基礎(chǔ)上的, 因此確定點擴散函數(shù)（PSF）和圖像退化模型的建立尤為重要。退化模型建立后，可采取相應(yīng)的處理算法對圖像進行復(fù)原。根據(jù)是否確定模糊核函數(shù)（即點擴散函數(shù)）可分為，模糊圖像盲復(fù)原和模糊圖像非盲復(fù)原。根據(jù)復(fù)原算法性質(zhì)的不同可分為，基于迭代思想的復(fù)原算法（例如，維納濾波復(fù)原算法）、基于非迭代思想的復(fù)原算法（例如，L-R 算法）以及一些新興的復(fù)原算法（例如，圖像超分辨率復(fù)原技術(shù)）等［3］，關(guān)于圖像由退化到復(fù)原的過程如圖2所示［4］。

圖2 圖像由退化到復(fù)原模型過程

1.3 運動模糊圖像的復(fù)原方法及常用工具

由于引起圖像退化的因素眾多，影響方式也多種多樣，情況較為復(fù)雜。目前，還沒有統(tǒng)一的復(fù)原流程及專門的處理方法。通常根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境，采用不同的退化模型、估計準(zhǔn)則或處理技巧，從而得到不同的復(fù)原經(jīng)驗及復(fù)原效果。

早期的運動模糊圖像的復(fù)原方法，主要是利用光學(xué)方法對已失真的觀測圖像進行光學(xué)校正。自從圖形圖像的數(shù)字復(fù)原技術(shù)出現(xiàn)以后，人們開始采用圖形圖像的數(shù)字化處理方法對已失真的模糊圖像進行數(shù)字化校正。其中經(jīng)典的恢復(fù)算法有逆濾波法、維納濾波法、有約束最小平方濾波、最大熵恢復(fù)法、法以及卡爾曼濾波法和最期多見的傳播波方程恢復(fù)法等［5］。隨著數(shù)字信號處理和圖像處理技術(shù)的進步與發(fā)展，新的復(fù)原算法正在不斷涌現(xiàn)，在實際應(yīng)用中也是可以根據(jù)具體情況加以選擇使用的。

對于運動模糊圖像的復(fù)原處理工具大致可分為兩類，一類是以Photoshop 等為代表的通用型圖形圖像處理軟件，另一類則是我國大多數(shù)公安機關(guān)曾購買過的一些國外引進或國內(nèi)自主開發(fā)的圖像處理軟件。

2 實驗設(shè)計

2.1 實驗工具

在實驗研究中，使用Adobe Photoshop CC 2015.0.0版（20150529.r.88 x32）工具軟件。

2.2 實驗樣本的備制

根據(jù)實驗所需樣本的最低要求，選取一段含有正常行駛車輛且具有運動模糊圖像復(fù)原處理條件的監(jiān)控視頻資料，然后截取視頻中一輛處于行駛中的汽車在不同監(jiān)控距離上的動態(tài)圖像。最終選擇了監(jiān)控視頻中模糊牌號圖像相對較大、整車牌號圖形較為完整的單幀圖像，實驗樣本數(shù)量總計4張。

3 實驗過程及結(jié)果

3.1 Photoshop處理模糊圖像過程及結(jié)果

運用Photoshop CC 2015 工具軟件，對所有實驗圖像樣本依次、分別進行處理，其操作的步驟如下：

（1）將視頻導(dǎo)入Photoshop CC 2015，選擇畫面中出現(xiàn)車牌的幀作為實驗圖像樣本。

（2）選擇監(jiān)控中最后一幀出現(xiàn)車牌的圖層并復(fù)制圖層，在銳化中打開防抖濾鏡，使用模糊方向工具沿著車牌成帶狀擴散的地方畫線，長度以帶狀開始到原圖開始為最佳，此時隱約可見類似數(shù)字的形狀出現(xiàn)。

（3）小范圍調(diào)整模糊描摹方向（114°左右）使車牌第一個數(shù)字“2”出現(xiàn)，小范圍調(diào)整模糊描摹長度（5 左右）直到車牌剩余信息比較清晰，然后微調(diào)平滑和偽像抑制直到車牌部位較為清晰的位置（以車牌信息是否能被辨別為清晰度標(biāo)準(zhǔn)）。

（4）對于運動模糊圖像的復(fù)原，應(yīng)在可能的范圍內(nèi)對參數(shù)進行小步長調(diào)整，以達到精準(zhǔn)確定目標(biāo)（或鏡頭）運動的方向及運動量的目的［6］。故經(jīng)反復(fù)調(diào)整得出，模糊描摹長度為15.3、模糊描摹方向為129.1°、平滑為33.6%、偽像抑制為33.2%時車牌信息較為清晰，其參數(shù)設(shè)置如圖3所示。

圖3 原圖在處理時的參數(shù)設(shè)置

（5）當(dāng)點擊確定后，軟件自動跳回至圖層界面，將使用矩形選框工具選擇車牌區(qū)域，后添加蒙版在車牌處反相（反相可使車牌信息更易于觀察），其處理結(jié)果如圖4、圖5所示。

圖4 原圖處理后的實際效果

圖5 原圖處理之后，其車牌圖像部位局部放大的效果

3.2 不同距離的復(fù)原處理效果

行駛中的車輛與監(jiān)控攝像頭之間的距離、車牌號的模糊程度及變化都有一定的關(guān)系，甚至有時是直接影響圖像復(fù)原處理及正確讀取車牌有關(guān)信息的一個關(guān)鍵因素。因此，對實驗圖像樣本可分為“遠(yuǎn)、較遠(yuǎn)、較近、近”四種不同距離情況進行處理。其處理的相關(guān)參數(shù)（見表1）；處理后的復(fù)原圖像，其能見度與清晰度評價結(jié)果見表2；處理效果的比較結(jié)果圖（見表3）。

表1 處理參數(shù)的比較

表2 圖像處理后的能見度與清晰度比較

表3 圖像處理后的實際效果比較

3.3 實驗結(jié)果

通過對以上幾例運動模糊車牌圖像處理后的實際效果進行比對分析，可看出復(fù)原后的圖像能夠較清晰地反映出車牌的部分信息。使用Photoshop“漸變映射效果”代替“反相”這一功能，能夠讓復(fù)原圖像中某些特征更加醒目，使得肉眼在觀察時更易辨別出圖像特征［7］。

其次，根據(jù)比較車輛與監(jiān)控點位不同距離的圖像處理結(jié)果，可知當(dāng)車輛處在“近距離”的監(jiān)控位置上，其復(fù)原效果最佳；反之，當(dāng)車輛處在“遠(yuǎn)距離”的監(jiān)控位置上，整體處理效果是較差即較難獲取車輛有效信息。

此外，Photoshop 可以同時進行運動角度和運動距離的初步測定和復(fù)原，在不同參數(shù)下同樣的數(shù)字可能復(fù)原出相似的或不同的結(jié)果。因此，在實際應(yīng)用中對于復(fù)原處理效果與車牌信息辨讀的結(jié)果，需操作人員結(jié)合自身在加工處理、研判分析與模糊車牌辨讀的工作經(jīng)驗，推導(dǎo)出多個、不同車牌號碼的辨讀組合［8］。

4 結(jié)論

由實驗可知，運動模糊車牌圖像經(jīng)Photo?shop 處理后，可從其復(fù)原圖像中獲得車牌的部分信息，基于Photoshop 環(huán)境中對運動模糊車牌進行復(fù)原處理的方法是可行的。且通過對比分析車輛與監(jiān)控點位間不同距離上的處理效果，當(dāng)行駛中車輛與監(jiān)控點之間距離越近時，復(fù)原圖像效果越好。當(dāng)然，面對各種復(fù)雜的圖像退化原因，Photoshop 只能是一種較為簡便快捷的處理方法，應(yīng)當(dāng)結(jié)合其他圖像復(fù)原軟件多次處理相互印證［9］。