恒锐系统处理偏角运动模糊车牌的方法研究

李春宇， 蒋占卿， 高树辉

(中国人民公安大学刑事科学技术系，北京 100038)

0 引言

近年来，视频监控系统作为一种便捷有效的安保系统逐渐走向普及，各种视频监控林立街头，实时地记录着各个角落的一举一动，而这也为侦查破案提供了重要的支持。其中，对涉案机动车牌照的分析和处理问题越来越多，如果可以将案件中的车牌信息进行图像复原，可以为案件的侦查工作提供线索，甚至直接破获案件。

在视频侦查过程中，技术人员所获取的车牌图像往往是模糊不清的，且其模糊原因比较复杂，典型原因之一就是运动模糊，也是比较常见的一种模糊因素。而恒锐图像处理系统是公安专用图像处理软件中较为常用的一款，因此，研究利用由于相对运动引起的模糊车牌图像进行复原处理具有一定意义。通过选择不同处理方法和不同的参数，进而找出其中的规律和可行性处理方案，希望借此既能为公安基层技术人员提供参考提示作用，又有助于其提高工作效率和破案率。

1 器材与方法

1.1 实验器材

(1)Nikon D70单反数码相机2台;

(2)Nikon 60 mm微距镜头1部，24～120 mm变焦镜头一部;

(3)翻拍架1部;

(4)恒锐图像处理系统1套;

(5)图像处理工作站1台。

1.2 实验设计

视频监控系统产生的运动模糊图像与数码相机拍照时产生的运动模糊图像本质上并无差别，因此本文中的样本和检材的制作环节借助数码相机拍照来获得运动模糊图像。通过设定相同的拍摄参数，改变拍摄距离和车速来制作实验检材。利用恒锐痕检/文检图像处理系统对所得模糊车牌图像进行操作，通过改变其操作参数，调节图像，从而复原车牌号码，以供辨认。实验中，通过设置数码相机的分辨率、汽车运动速度、改变拍摄光照情况这三种在实际情况中常见的因素，制作相应的检材和样本。

(1)样本的制作。利用尼康D70数码相机拍摄运动模糊的车牌图像，以同一快门速度值进行拍摄，分别记录车辆在不同时速下的照片，同时用另一台相机以高速快门记录相对清晰的车牌图像，用以实验分析与比对之用。

(2)将所得到的照片按照相机与车牌的距离进行分组，按照车辆的时速和拍摄角度分别记录运动模糊车牌图像;然后，将所得的检材和样本输入计算机系统，通过恒锐痕检/文检图像处理系统对模糊车牌图像进行处理。

1.3 实验步骤和方法

(1)预处理

第一步，先打开一幅待处理的图像，如图1所示。利用Photoshop软件记录车牌的成像角度，如图2所示。最后将获取的模糊车牌检材和对应样本按水平偏角的不同(0°、10°、20°、30°、40°、50°、60°、70°、80°、90°)，分别做好标记，并将其另存入计算机分类文件夹中保存。

图1 原始图像

图2 记录角度

第二步，打开恒锐痕检/文检图像处理系统，选择待处理车牌图片(以79.2°水平左偏角模糊车牌为例)打开，如图3所示;依次选择菜单项【图像变换】→【图像大小】对话框，根据原始的图像大小，对检材的大小进行适中的调整，即调整待处理图片的具体像素;再依次选择菜单项【图像编辑】→【区域选择】→【多边形】对话框，对需要进行调整的区域进行选择，拖动鼠标，尽量使画出的线呈封闭状态，此时双击鼠标左键，完成多边形图像的选择，选择完后单击鼠标右键【粘贴为新图】，如图4所示;依次选择菜单项【图像变换】→【图像旋转】→【自由旋转】对话框，并调整角度直到图像内容基本呈水平位置，可在圆盘中旋转调节或者直接在对话框中输入角度，如图5所示;最后选择菜单项【几何校正】→【柱面校正】→【横向柱面校正】对话框，根据偏角水平变形程度的不同，调节横向半径;最后选择菜单项【几何校正】→【枕形校正】对话框，根据偏角纵向变形程度的不同，调节枕形的两个参数值，最后得出预处理结果，如图6所示。

图3 待处理图像

图4 车牌区域截图

图5 旋转角度调节

(2)对模糊车牌图像作清晰化处理

第三步，依次选择菜单项【质量改善】→【灰度曲线】对话框，然后依次选择菜单项【质量改善】→【模糊去除】→【摄像模糊】，弹出“摄像模糊去除”对话框，调节【半径】和【噪声程度】，改变两个参数值，反复直到图像理想，处理图像后均为灰度图像(先调整【半径】，当图像质量有所改善以后再调整【噪声程度】，半径参数范围 0.1～0.000 1，通常在0.02 左右较理想，噪声程度范围 0.000 1 ～0.01，设为接近0.01时效果理想)，如图7所示。

图6 预处理结果

图7 半径:0.052/噪声程度:0.008 6

第四步，依次选择菜单项【高级处理】→【锐化滤波】对话框，下拉菜单选择3×3高通滤波。此模板值不可修改，坐标X和坐标Y的值为卷积定位元素的坐标，再进行【高级处理】→【边缘增强】，弹出相应对话框，选择垂直边缘增强方式(主要突出增强垂直方向的边缘)效果如下，得到结果，如图8所示。

第五步，得到结果，并保存图像，如图9所示，图10为样本图像。

2 实验结果与分析

用上述方法，笔者做了大量的实验，获得了多组处理结果。限于篇幅限制，本文仅在下面列出了3组图片。

图8 【摄像模糊】界面

图9 检材处理结果

图10 样本图像

图11

2.1 实验结果

对实验设计的运动模糊车牌图像的处理结果记录如下，其中:“A”表示车牌偏离角度，“a”表示旋转角度，“R(横)”表示横向柱面校正半径，X1、X2分别表示枕形校正参数1、参数2，“r”表示调整半径，“n”表示噪音程度，“l”表示亮度，“d”表示对比度，“v”表示车速(约数)，“c”表示边缘增强程度。

图11是对30°偏角图像的处理，其参数为a=3.1，r=0.072，n=0.003 5，l=15，d=4，整体均匀，垂直c=-5的处理结果。

图12是对60°偏角图像的处理，其参数为以a=-6.05，R(横)=61，r=0.048，n=0.007 1，l=29，d=4，局部均匀，3×3高通滤波，垂直c=-13的处理结果。

图12

2.2 实验分析

图13 :A=79.0°，a=-16.04，R(横)=104，r=0.023，n=0.009 8，l=20，d=2，灰度曲线，3 ×3高通滤波，垂直c=-9

图13

如图中所示，“1”结构复杂，且下部分笔画模糊，难以分辨，“2”笔画清晰，轮廓分明，具备辨认条件，结果是数字0，“3”中两个数字上半部分交联在一起，轮廓模糊，且存在许多噪点，左边部分笔画相对清晰，可推断是数字7，而右边部分较难分辨，“4”整体较为模糊，识别困难，中间有许多断点，无法鉴定，综上所述，处理图像较清晰可辨认，但基本无法辨认。

3 结语

恒锐痕检/文检图像处理系统对于偏角运动模糊车牌图像，随着偏离角度的增大，复原处理的难度也随之增加，大偏角模糊处理后仍具有一定的辨认价值;偏角越大，清晰化处理中的半径值呈现总体逐渐变小的趋势，一般不小于 0.01，通常在 0.02左右较理想;偏角越大，清晰化处理中的n值呈现总体逐渐变大的趋势，一般不大于0.01，设为接近0.01时效果理想。

而对于车牌的成像角度大于80度的，恒锐软件很难做出具有鉴定价值的清晰图像。换句话说，绝大多数情况下，偏角角度大于80度的运动模糊图像，恒瑞软件做不出具有鉴定价值的清晰图像;而偏角角度小于60度，车速在70公里以内的模糊图像，使用本文提供的方法进行处理可以得到较为理想的效果。

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