維納濾波圖像恢復在信息檢測中的應用

　　摘要：為了有效實時地檢測高速路段汽車行駛中的流量情況，確保交通安全等，文中討論了因汽車高速運動和外界環(huán)境噪聲干擾所引起的圖像失真，在圖像處理終端實現(xiàn)恢復的總體方案。利用deconvwnr 函數(shù)，在圖像的頻率特征和附加噪聲已知的情況下，采用維納濾波進行因運動模糊引起的失真圖像恢復效果明顯。經(jīng)軟件編程仿真，結(jié)果表明在設置合理的點擴散函數(shù)的基礎上，其效果優(yōu)于高斯模糊引起的失真圖像恢復效果。經(jīng)過圖像處理終端的設計，可以較好地檢測高速路段的車流量情況。

　　引言

　　圖像恢復是數(shù)字圖像處理中常用的處理方法，主要任務是盡可能恢復在傳輸或記錄過程中，由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)或接收設備不完善，導致質(zhì)量下降的圖像的原來面目。

　　高速公路以其同向性、封閉性、和便捷性，對社會建設和發(fā)展帶來巨大的經(jīng)濟利益，然而在帶動經(jīng)濟發(fā)展、提高人們生活水平的同時，與日俱增的汽車數(shù)量在高速路段行使中存在著極大的安全隱患，迫切需要在高速路段建立起一套完善的車流量檢測系統(tǒng)，通過捕獲交通信息，向駕駛者實時傳遞路況信息，可以在極大程度上避免因行駛高速而帶來的不安全因素。

　　一般圖像恢復模型的建立

　　一般經(jīng)過前端采集得到的圖像已經(jīng)是失真后的圖像，造成圖像失真的因素主要有兩點：其一，由于環(huán)境、氣候、設備等外因使得捕獲到的圖像加入了噪聲干擾，以高斯噪聲最為典型;其二，由于汽車在高速路段行駛時速不低于60公里等內(nèi)因使得捕獲到的圖像有拖尾現(xiàn)象，以運動模糊產(chǎn)生的噪聲最為典型。前者可通過圖像增強等時域處理方法來改善圖像質(zhì)量;后者可考慮改善硬件設備，但會受到技術(shù)瓶頸的限制，故設計中更多的是考慮使用濾波器的方法，從頻域的角度實現(xiàn)圖像恢復，限于篇幅，將重點論述利用維納濾波法解決因運動模糊造成的圖像失真問題。

　　圖像增強和圖像恢復的區(qū)別在于前者不考慮圖像是否失真，也不追究失真的原因是什么，而是試圖采用各種技術(shù)來增強圖像的視覺效果，達到視覺上美觀、舒服的目的;而后者就需要找出引起圖像失真的原因，據(jù)此找出相應的處理方法，從而達到逼近原始圖像的恢復效果。當然對于已經(jīng)失真的圖像通常采用的是先復原，再作增強處理的操作方法，實現(xiàn)改善圖像質(zhì)量、傳遞準確信息的目的。

　　利用維納濾波法恢復因運動模糊造成的失真圖像，如圖1，為一般圖像恢復模型。　　

　　若原始圖像與附加噪聲都看做常量，則圖中圖像的恢復主要取決于點擴散函數(shù)PSF (Point Spread Function)，其值將直接影響到圖像恢復后的質(zhì)量。

　　PSF對于圖像恢復是一個很全面的指標，對于一個光學成像系統(tǒng)來說，PSF的定義非常簡單直觀，就是一個理想的點光源在像面上的像。對于運動模糊圖像，PSF需要設置模糊距離和角度等參數(shù);對于高斯模糊圖像，PSF需要設置讀入的二維圖片信息的濾波范圍，即濾波算子的尺寸和濾波效果，即濾波器的標準差。