隨著計算機圖像處理技術的快速發(fā)展、信息化普及度加大，以及人們安防意識的提高，實時視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)逐步成為人們生活中不可或缺的一部分，已經(jīng)被廣泛應用在生產(chǎn)、交通、社會安全等方面。但是受惡劣天氣(霧、雨、風、光等)和監(jiān)控系統(tǒng)自身技術條件的限制，視頻圖像往往達不到理想的效果。圖質出現(xiàn)退化或模糊不清，進而導致對識別、取證、事件分析等操作造成困難，使系統(tǒng)無法正常應用。因此，模糊圖像處理技術的研究和應用在安防領域具有很重要的意義。

　　模糊圖像產(chǎn)生的原因分析

　　系統(tǒng)自身因素

　　一個全模擬監(jiān)控系統(tǒng)中，從前端到后端由圖像采集、圖像傳輸、圖像存儲、圖像顯示等幾個環(huán)節(jié)構成。在每一個環(huán)節(jié)或都會產(chǎn)生視頻信息損失，也就是讓圖像質量變差或變模糊。

　　鏡頭：影響進入攝像機的光通量和成像的精確性，會直接導致圖像模糊;攝像機感光元件Sensor：影響到光信號的采集和光電轉換效果，會直接導致圖像模糊;視頻傳輸電纜兩端的BNC接頭：因信號屏蔽的縫隙會造成信號損失，視頻傳輸電纜經(jīng)過長距離的傳輸，傳輸線纜的電阻、屏蔽、阻抗匹配等問題，都會引起信號的衰減，也會直接導致圖像質量變差變模糊，監(jiān)視器圖像呈現(xiàn)端也會有一定的信號損失。

　　在一個全數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，采用網(wǎng)絡傳輸，經(jīng)過數(shù)字化編碼的視頻信號的傳輸和存儲相對于模擬系統(tǒng)，可以更有效避免因信號衰減造成圖像損傷。但是，在鏡頭、圖像采集以及后端呈現(xiàn)時的圖像信號耗損仍然無法避免。另外，在數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，又增加了視頻信號的A/D轉換、視頻編碼壓縮環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)仍會導致圖像信息的損失?，F(xiàn)有的視頻壓縮編碼算法都是有損壓縮，會直接導致視頻信息的丟失，影響視頻清晰度。

　　自然環(huán)境

　　除系統(tǒng)本身因素以外，自然環(huán)境對視頻圖像清晰度影響也非常大。若遇到刮風、下雨、下雪、大霧等自然天氣，都會導致圖像質量急劇下降或模糊不清。除此以外，還有照度不足、背光、逆光、溫度過低或過高等，都會對圖像還原系統(tǒng)造成影響，影響到圖像清晰度。在光線不足的條件下，攝像機的Sensor成像會產(chǎn)生很多噪聲，這些噪聲會影響圖像清晰度，而且會使圖像編碼的碼流大幅增加。

　　人為環(huán)境

　　供電系統(tǒng)的電源不“干凈”，即竄入比較強的干擾信號，具體是指在50Hz的正弦波上疊加有干擾信號，如果電網(wǎng)中有大功率可控硅調(diào)頻調(diào)速裝置、可控硅整流裝置、可控硅交直流變換裝置等都會對電源產(chǎn)生污染。

　　電視監(jiān)控系統(tǒng)附近有很強的電磁干擾源或電磁輻射。電磁干擾源如電焊、無線電發(fā)射、大電機、大繼電器的干擾等，也會導致對視頻信號干擾。電磁干擾會導致圖像有間距相等的豎條或圖像呈規(guī)律性閃爍條紋等，從而導致圖像模糊。還有，就是人為破壞導致，比如被弄得難以識別的車牌等，致使攝像機無法攝取車牌號等。

　　模糊圖像處理技術的發(fā)展

　　從20世紀90年代以來，安防行業(yè)經(jīng)歷了一個飛速發(fā)展的時期。隨著安防監(jiān)控系統(tǒng)從全模擬到全數(shù)字的發(fā)展，人們對圖像質量要求越來越高，圖像分辨率也經(jīng)歷了從CIF到標清再到高清的變遷。

　　早期傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)采用模擬信號傳輸方式，稱為第一代全模擬監(jiān)控時代，那時的視頻文件通過磁帶錄像機進行錄制和保存。因為視頻圖像的存儲都是采用模擬設備，模擬存儲設備隨著使用時間的延長，圖像會有一定的信息損失。但是模糊圖像處理技術是基于數(shù)字圖像進行處理的技術，所以在純模擬年代，其還沒有被引入到安防領域。

　　因模擬監(jiān)控系統(tǒng)固有的缺陷，隨著計算機技術的不斷發(fā)展，數(shù)字存儲方式逐漸取代了模擬磁帶存儲。隨之進入了第二代準數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)，以數(shù)字硬盤錄像DVR為主，替代了模擬錄像機，跨出數(shù)字監(jiān)控的第一步。在視頻圖像數(shù)字化以后，圖像處理技術開始派上了用場，模糊圖像處理技術逐步被引入到安防領域。

　　隨著計算機與網(wǎng)絡技術的發(fā)展，目前視頻監(jiān)控已經(jīng)發(fā)展到了基于IP網(wǎng)絡的全數(shù)字監(jiān)控時代，這樣就進入了第三代全數(shù)字網(wǎng)絡視頻監(jiān)控時代。這個時代的代表產(chǎn)品以IPC、NVR為主。視頻圖像數(shù)字化以后，模糊圖像處理技術在安防領域便得到了廣泛的應用。

　　模糊圖像處理技術屬于圖像處理技術的一種，其利用計算機，對圖像信息中的數(shù)字信號進行運算或處理，以期提高圖像的質量，使達到預期的結果，因此也稱為計算機圖像處理技術。如對被噪聲污染的圖像除去噪聲、對信息微弱的圖像進行增強處理、對失真的圖像進行幾何校正等。近年，隨著人們安全防范意識越來越高和社會對安保需求的越來越強烈，監(jiān)控圖像處理技術也將在這樣的市場需求和規(guī)律中不斷演進，并發(fā)揮出越來越明顯的作用。

　　安防行業(yè)的特殊要求

　　計算機圖像處理是將圖像信號轉換成數(shù)字信號并利用計算機對其進行處理。由于計算機的處理速度極快，且數(shù)字信號具有失真小、易保存、易傳輸、抗干擾能力強等特點，因而計算機圖像處理的應用十分廣泛，包括航空航天、遙測技術、醫(yī)療器械、工業(yè)自動化檢測、安全識別等各大領域。每一個應用領域都有其特殊性要求，在安防監(jiān)控行業(yè)應用也有其固有的特殊性：

　　1、對圖像清晰度要求較高。在治安監(jiān)控現(xiàn)場，公安機關往往需要通過監(jiān)控錄像來辨認嫌疑人、證據(jù)等，一般清晰度不高的視頻都達不到這種要求。在交通監(jiān)控現(xiàn)場，交警需要通過監(jiān)控圖像來識別車牌、違章行為、駕駛人等要求，模糊圖像在這種場合根本無法應用。

　　2、不同行業(yè)的監(jiān)控，對圖像要求具有差異性。比如醫(yī)療監(jiān)控，對圖像的色彩還原性要求比較高。智能交通監(jiān)控，對攝像機夜間照度和抓拍速度要求比較高，要求能清晰辨別車牌。在無人值守監(jiān)控，需要設備在無人監(jiān)管的條件下能長期穩(wěn)定工作。

　　3、戶外安裝，無人看守。在安防領域，大多情況設備需要安裝在室外，設備需要經(jīng)受常年的風吹日曬。電子設備自身的老化的速度會比其他領域要相對快一些。攝像機、鏡頭、傳輸線路等設施的老化會導致圖像越來越模糊。

　　4、海量視頻路數(shù)的要求。在大型平安城市監(jiān)控項目中，視頻路數(shù)會達到上萬路，甚至更多。所以在視頻監(jiān)控領域都期望視頻編碼的碼率壓縮比達到最高，從而降低對帶寬和存儲容量的要求。這就導致在視頻編碼環(huán)節(jié)產(chǎn)生更多的信息丟失，從而導致圖像模糊。

　　安防領域的這些特殊應用要求都會導致圖像清晰度的下降，反過來又對圖像清晰度有很高的要求，勢必會導致模糊圖像處理技術在這里有廣闊的應用前景。

　　模糊圖像處理技術的局限性

　　目前受硬件技術水平、傳輸帶寬以及應用環(huán)境等因素影響，圖像模糊問題還無法得到徹底解決。

　　圖像從采集、傳輸、存儲到顯示，任何一個環(huán)節(jié)對圖像質量都很關鍵，任何一個步驟出問題都會影響圖像質量，而且這種影響是不可逆的。所以說，徹底解決圖像模糊問題，需要一個全方位的技術更新。比如，在當前的數(shù)字圖像技術的背景下，編碼技術是影響圖像質量的瓶頸之一，如果出現(xiàn)一種壓縮比高、圖像損失小的編碼算法，當然會一定程度解決因為壓縮導致的圖像模糊問題，不過要實現(xiàn)這種算法效果，通常需要更高的運算代價，所以還需要硬件技術的更新來滿足這樣的算法。

　　類似超分辨重構的模糊圖像處理技術，由于其算法的復雜性，目前的常規(guī)設備還很難做到實時處理高清圖像，所以算法的效率仍是目前模糊圖像處理不足的原因之一，這就需要從算法和硬件兩方面入手，提高算法效率，同時也需要提升硬件性能。

　　另外，目前各種針對模糊圖像處理的算法，都是基于某種特定場景應用而產(chǎn)生的解決方法，各種算法存在的局部性和局限性都造成了算法應用的障礙。所以在未來的很多年，關于圖像處理的算法和模型也還有很長的路要走。[nextpage]

　　應用實例介紹

　　以業(yè)內(nèi)某公司為例，其一直被業(yè)內(nèi)譽為安防超市，其產(chǎn)品覆蓋安防領域的各種場所和行業(yè)，擁有一整套完整的行業(yè)解決方案。其產(chǎn)品除了盡量提供更合理的采集條件和采集環(huán)境之外，還在編碼和圖像處理上做了很多工作。在圖像處理技術上采用了從前端到后端綜合優(yōu)化的多種處理方案，下面是對該司圖像處理產(chǎn)品性能特點的簡要介紹。

　　動態(tài)編碼參數(shù)調(diào)節(jié)

　　能根據(jù)網(wǎng)絡帶寬情況，動態(tài)調(diào)整壓縮編碼方案：即在帶寬條件好的時候傳輸高分辨率或低壓縮比、畫質較好的圖像;在帶寬條件較差的時候，選擇壓縮比高或低分辨率的圖像，盡量能充分利用帶寬，且能根據(jù)行業(yè)特殊需求會動態(tài)降低視頻幀率，來提高圖像質量。

　　動態(tài)場景自適應

　　可根據(jù)具體應用場景調(diào)節(jié)視頻采集參數(shù)，比如自動亮度、動態(tài)對比度、色彩補償?shù)燃夹g。并應用各種頻域的濾波技術，增強圖像紋理和去除各種噪聲;對于某些特殊應用場景，將會采用超分辨重構技術來提高某些幀的清晰度，以獲取關鍵信息。

　　動態(tài)對比度的視線原理主要是根據(jù)圖像的統(tǒng)計信息分析圖像的亮度值分布情況，自動分析主要的圖像信息可能的分布范圍，對亮度范圍進行拉伸，提高該范圍的對比度，同時適當調(diào)整亮度，使之更符合人眼的感受范圍。

　　實現(xiàn)過程主要是通過對圖像的直方圖統(tǒng)計分析圖像的亮度范圍，對低亮度的圖像適當拉伸低亮度范圍的對比度，并適當調(diào)高亮度范圍。對于高亮度的圖像拉伸高亮度范圍的對比度，降低亮度。這種方法對于低照度導致的圖像模糊有較好的校正效果，其效果參見圖1。

　　智能銳化

　　銳度增強的原理主要是把圖像分成三個頻帶：低頻、中頻、高頻。低頻分量主要對應圖像中較大的物體的輪廓;中頻分量對應一般的輪廓和紋理;高頻分量對應圖像中的細節(jié)信息。分別提取圖像中三個頻段的信息，根據(jù)需求對三個頻段的信息乘上一個增益系數(shù)，再疊加到原始圖像上，達到銳度增強的效果。

　　實現(xiàn)過程主要是通過設置三個對應不同頻段的高通濾波器，通過卷積原始圖像提取三個不同頻帶的信息，將提取的信息乘上增益系數(shù)，疊加到原始圖像。這種方法對于壓縮編碼損失導致的模糊有一定效果。

　　該技術把銳度增強和智能分析結合在一起，比如只對圖像中運動變化的部分也就是監(jiān)控感興趣的部分圖像進行銳度增強，而對其他相對靜止的部分，不容易產(chǎn)生模糊的部分不做處理，這樣既可以提高處理速度，也可以有效解決圖像模糊問題。

　　發(fā)展趨勢及展望

　　廣義上說，獲取不到足夠信息的圖像都可以叫做模糊圖像，所以圖像模糊問題會隨著人們需求的提升而有新的表現(xiàn)。比如目前的監(jiān)控領域也許只需要一幅有一定分辨率的圖像能滿足人臉識別的需求即可，隨著社會的發(fā)展也許我們需要通過一段視頻來分析某人的嘴部動作，從而分析他在說什么，這樣的話會需要更高分辨率更清晰的圖像。這將是一個永恒不變的追求方向，所以模糊圖像處理的問題將會被一直研究下去。

　　視頻監(jiān)控作為物聯(lián)網(wǎng)的一部分，隨著物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展和應用，最終將會朝著智能化的方向發(fā)展，圖像模糊的自動分析即成為系統(tǒng)自檢應用的技術之一，通過智能分析，系統(tǒng)將會自動識別圖像的幾何形狀、色彩、噪聲、模糊、融合，以及超分辨等圖像效果進行自動分析和處理。隨著模糊圖像處理技術的應用范圍越來越廣泛，模糊圖像處理技術和智能分析的完美結合必然成為發(fā)展趨勢。