祝林峰,李發(fā)明,蔡镋臏
(1.云南省玉溪市公安局,玉溪 653100;2.云南省元江縣公安局,元江 653300)
刑事司法圖像處理檢驗鑒定中存在需要解決問題的方面很多。例如:光照情況不理想,光線過亮或過暗;對比度情況不理想,光線不適、成像環(huán)境影響大;隨機噪聲影響,CCD、鏡頭、電路、光線弱;周期噪聲影響,相機電路或機械部件故障;還有由于聚焦不準,散焦模糊影響;運動模糊影響;相機抖動模糊影響;低分辨率的影響;壓縮圖像的影響;圖像變形的影響等等。而在處理過程中,我們發(fā)現(xiàn)低分辨率是普遍存在的問題,分辨率的大小,決定影響了存儲圖形信息量的能力。
由于科技、經(jīng)濟和具體辦案中各種情況的影響,送到實驗室檢驗處理的視頻或圖像,解決分辨率低成了處理視頻或圖像成功與否的關(guān)鍵,一般的超分辨率處理方法,在一些低質(zhì)量圖像處理中起不到很好的作用,圖像超分辨率是利用圖像自身的高頻信息之間的相關(guān)性對丟失的高頻進行預測,然后重建出高分辨率圖像,一般我們用小波域算法,廣義高斯模型、HMT、GSM算法等。我們需要對圖像高頻內(nèi)容較準確的預測出來,但是一般的差值處理,在一些低質(zhì)量圖像中卻得不到很好的視覺效果,只是圖像放大了而已,由于部分添加信息使馬賽克錯誤搭配,造成圖像更加不清。核回歸復原可以得到線條較平滑的圖像,部分消除馬賽克而得到圖像輪廓。
核回歸復原是一種通用的圖像復原方法,通常包括消除圖像中的馬賽克失真,階梯效應和噪聲污染等。
核回歸方法是基于圖像梯度和圖像插值的方法,因此首先需要估計圖像的梯度。(以貼近公安圖像處理實戰(zhàn)領(lǐng)域的“警視通”軟件為操作平臺)圖像梯度包含兩個參數(shù),分別為清晰程度和窗口大小,其中清晰程度的取值為0.1~10,取值越大,消除失真的能力越強,但保持圖像中細節(jié)的能力越弱;窗口大小的取值為5~21,并且只能為奇數(shù),對于失真越嚴重的圖像窗口大小取值應該越大。
圖像梯度估計完成后,通過插值圖像的方法來消除圖像中的失真。核回歸中插值圖像的方法包含四個參數(shù):清晰程度,窗口大小,結(jié)構(gòu)敏感度,分析窗大小。其中清晰程度和窗口大小兩個參數(shù)的意義同上,取值范圍也相同,但取值略有不同。結(jié)構(gòu)敏感度用于估計圖像中的結(jié)構(gòu)來進行插值,取值為0.01~1之間,取值越大,保持圖像細節(jié)的能力越強;分析窗大小表示估計圖像中結(jié)構(gòu)時所選取的窗口大小,取值為3~21,并且只能為奇數(shù),一般取值為5~13之間,取值越大,去除失真的能力越強,但會去除圖像中的一些細節(jié)信息的可能性會增大。
核回歸方法是基于圖像梯度和圖像插值的方法,因此首先需要估計圖像的梯度(見圖像特征->梯度)。圖像梯度包含兩個參數(shù),分別為清晰程度和窗口大小,其中清晰程度的取值為0.1~10,取值越大,消除失真的能力越強,但保持圖像中細節(jié)的能力越弱;窗口大小的取值為5~21,并且只能為奇數(shù),對于失真越嚴重的圖像窗口大小取值應該越大。
由于核回歸的圖像復原方法是一個迭代的過程,迭代的次數(shù)越多具有越強的復原能力,但是同時也會帶來圖像的模糊。所以,迭代次數(shù)取值在1~15之間,一般取為2~5之間。還有,處理后圖像輪廓線條經(jīng)常因為過于平滑而影響效果,需要細節(jié)銳化處理,或針對原有模糊類型來銳化處理。
核回歸算法的優(yōu)點是恢復失真的通用性較強,但是運算速度并不是很快,尤其隨著圖像信息越大、迭代次數(shù)越多,速度就越慢,很費時。
哈爾濱工業(yè)大學的專家們已研究出 “基于核回歸的單幀圖像快速超分辨率重建方法”,它克服了已有核回歸單幀圖像的超分辨率重建方法計算量巨大、耗費時間長的缺陷。它是:把低分辨率圖像上的像素點映射到高分辨率網(wǎng)格中;確定待估值像素點并分為兩大類;確定每個第一類待估值像素點的正方形鄰域像素集合,把集合中各點的像素值代入核回歸方程計算像素值;確定第二類待估值像素點的菱形鄰域像素集合,把集合代入核回歸方程計算像素值;當所有待估值像素點都賦值后輸出圖像。該發(fā)明引入二維非線性核回歸進行插值點的估值、利用局部鄰域處理代替整幅圖像處理、采用即時更新策略,從而實現(xiàn)單幀圖像的超分辨率重建。
我們通過遠距離拍照得到幾幅圖,圖中物體很小,放大裁剪得到低分辨率圖像,圖像馬賽克影響較大,類似于我們平時處理單幀視頻圖像中的內(nèi)容。
運用某公安內(nèi)部處理軟件平臺處理。通過曲線調(diào)整,在運用核回歸復原5次迭代處理,在細節(jié)銳化處理得到比較圖像如下(圖1、圖2、圖3)。
圖1 圖像比較圖
圖2 人像比較圖
圖3 車牌比較圖
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