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维纳滤波图像恢复在信息检测中的应用

  为了有效实时地检测高速路段汽车行驶中的流量情况,确保交通安全等,文中讨论了因汽车高速运动和外界环境噪声干扰所引起的图像失真,在图像处理终端实现恢复的总体方案。利用deconvwnr 函数,在图像的频率特征和附加噪声已知的情况下,采用效果明显。经软件编程仿真,结果表明在设置合理的点扩散函数的基础上,其效果优于高斯模糊引起的失真

  图像恢复是数字图像处理中常用的处理方法,主要任务是尽可能恢复在传输或记录过程中,由于成像系统、传输介质或接收设备不完善,导致质量下降的图像的原来面目。

  高速公路以其同向性、封闭性、和便捷性,对社会建设和发展带来巨大的经济利益,然而在带动经济发展、提高人们生活水平的同时,与日俱增的汽车数量在高速路段行使中存在着极大的安全隐患,迫切需要在高速路段建立起一套完善的车流量检测系统,通过捕获交通信息,向驾驶者实时传递路况信息,可以在极大程度上避免因行驶高速而带来的不安全因素。

  一般经过前端采集得到的图像已经是失真后的图像,造成图像失真的因素主要有两点:其一,由于环境、气候、设备等外因使得捕获到的图像加入了噪声干扰,以高斯噪声最为典型;其二,由于汽车在高速路段行驶时速不低于60公里等内因使得捕获到的图像有拖尾现象,以运动模糊产生的噪声最为典型。前者可通过图像增强等时域处理方法来改善图像质量;后者可考虑改善硬件设备,但会受到技术瓶颈的限制,故设计中更多的是考虑使用滤波器的方法,从频域的角度实现图像恢复,限于篇幅,将重点论述利用维纳滤波法解决因运动模糊造成的图像失真问题。

  图像增强和图像恢复的区别在于前者不考虑图像是否失真,也不追究失真的原因是什么,而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果,达到视觉上美观、舒服的目的;而后者就需要找出引起图像失真的原因,据此找出相应的处理方法,从而达到逼近原始图像的恢复效果。当然对于已经失真的图像通常采用的是先复原,再作增强处理的操作方法,实现改善图像质量、传递准确信息的目的。

  若原始图像与附加噪声都看做常量,则图中图像的恢复主要取决于点扩散函数PSF (Point Spread Function),其值将直接影响到图像恢复后的质量。

  PSF对于图像恢复是一个很全面的指标,对于一个光学成像系统来说,PSF的定义非常简单直观,就是一个理想的点光源在像面上的像。对于运动模糊图像,PSF需要设置模糊距离和角度等参数;对于高斯模糊图像,PSF需要设置读入的二维图片信息的滤波范围,即滤波算子的尺寸和滤波效果,即滤波器的标准差。

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