視頻圖像去模糊常用處理方法
隨着“平安城市”的廣泛建設，各大城市已經建有大量的視頻監控系統，雖然監控系統己經廣泛地存在於銀行、商場、車站和交通路口等公共場所，但是在公安工作中，由於設備或者其他條件的限制，案情發生後的圖像回放都存在圖像不清晰，數據不完整的問題，無法爲案件的及時偵破提供有效線索。經常出現嫌疑人面部特徵不清晰，難以辨認，嫌疑車輛車牌模糊無法辨認等問題。這給公安部門破案、法院的取證都帶來了極大的麻煩。隨着平安城市的推廣、各地各類監控系統建設的進一步推進，此類問題會越來越突出。
一．模糊圖像產生的原因
1. 系統自身因素
（1）鏡頭聚焦不當、攝像機故障等。
（2）傳輸太遠、視頻線老化
（3）光學鏡頭的極限分辨率和攝像機不匹配導致的模糊;
（4）相機分辨率低，欠採樣成像。
2. 自然環境
（1）攝像機罩或鏡頭受髒污、受遮擋等。
（2）大霧，沙塵、雨雪等環境影響等。
3. 人爲環境
（1）環境電磁干擾;
（2）視頻壓縮算法、傳輸帶寬導致的模糊。
（3）運動目標高速運動導致的運動模糊等;
二. 模糊圖像常用的處理方法
對於模糊圖像處理技術，國內大學和科研機構在多年以前就在研究這些理論和應用，相關文獻也發佈了不少，已經取得了一些很好的應用。當前有很多軟件已經有了相當成熟的一套模糊圖像恢復方法，在美國FBI及其他執法機構中已有多年實際應用，其恢復出的圖像可以直接當作法庭證據使用，可見模糊圖像處理技術已經取得了相當的實際應用。
從技術方面來向，模糊圖像處理方法主要分爲三大類，分別是圖像增強、圖像復原和超分辨率重構。
2.1 圖像增強
增強圖象中的有用信息，它可以是一個失真的過程，其目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應用場合，有目的地強調圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特徵，擴大圖像中不同物體特徵之間的差別，抑制不感興趣的特徵，使之改善圖像質量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。
圖像增強技術根據增強處理過程所在的空間不同，可分爲基於空域的算法和基於頻域的算法兩大類。
前者把圖像看成一種二維信號，對其進行基於二維傅里葉變換的信號增強。採用低通濾波（即只讓低頻信號通過）法，可去掉圖中的噪聲；採用高通濾波法，則可增強邊緣等高頻信號，使模糊的圖片變得清晰。具有代表性的空間域算法有局部求平均值法和中值濾波（取局部鄰域中的中間像素值）法等，它們可用於去除或減弱噪聲。
基於空域的算法分爲點運算算法和鄰域去噪算法。點運算算法即灰度級校正、灰度變換和直方圖修正等，目的或使圖像成像均勻，或擴大圖像動態範圍，擴展對比度。鄰域增強算法分爲圖像平滑和銳化兩種。平滑一般用於消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。常用算法有均值濾波、中值濾波。銳化的目的在於突出物體的邊緣輪廓，便於目標識別。常用算法有梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統計差值法等。
2.1.1 圖像增強的幾個方面及方法
1.對比度變換:線性變換、非線性變換
2.空間濾波：圖像卷積運算、平滑、銳化
3.彩色變換：單波段彩色變換、多波段彩色運算、HIS
4.多光譜變換：K-L變換、K-T變換
5.圖像運算：插值運算、比值運算
2.1.2 圖像增強的應用概況
圖像增強的方法分爲空域法和頻域法兩種，空域法是對圖像中的像素點進行操作，用公式描述如下：
g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)
其中是f(x,y)原圖像；h(x,y)爲空間轉換函數；g(x,y)表示進行處理後的圖像。
頻域法是間接的處理方法，是先在圖像的頻域中對圖像的變換值進行操作，然後變回空域。例如,先對圖像進行傅里葉變化到頻域，再對圖像的頻譜進行某種濾波修正，最後將修正後的圖像進行傅里葉反變化到空域，以此增強圖像。
很多傳統圖像算法都可以減輕圖像的模糊程度， 比如圖像濾波、幾何變換、對比度拉伸、直方圖均衡、空間域銳化、亮度均勻化、形態學、顏色處理等。單個來講，這些算法比較成熟，相對簡單。但是對於一個具體的模糊圖像，往往需要上面的一種或者多種算法組合，配合不同的參數才能達到理想的效果。
這些算法和參數的組合進一步發展爲具體的增強算法，比如“圖像去霧”算法（可參考何愷明經典去霧算法）、“圖像去噪”算法、“圖像銳化”算法、“圖像暗細節增強”算法等。
2.2 圖像復原
2.2.1 圖像復原概述
在圖像的獲取、傳輸以及保存過程中，由於各種因素，如大氣的湍流效應、攝像設備中光學系統的衍射、傳感器特性的非線性、光學系統的像差、成像設備與物體之間的相對運動、感光膠捲的非線性及膠片顆粒噪聲以及電視攝像掃描的非線性等所引起的幾何失真，都難免會造成圖像的畸變和失真。通常，稱由於這些因素引起的質量下降爲圖像退化。
早期的圖像復原是利用光學的方法對失真的觀測圖像進行校正，而數字圖像復原技術最早則是從對天文觀測圖像的後期處理中逐步發展起來的。其中一個成功例子是NASA的噴氣推進實驗室在1964年用計算機處理有關月球的照片。照片是在空間飛行器上用電視攝像機拍攝的，圖像的復原包括消除干擾和噪聲，校正幾何失真和對比度損失以及反捲積。另一個典型的例子是對肯尼迪遇刺事件現場照片的處理。由於事發突然，照片是在相機移動過程中拍攝的，圖像復原的主要目的就是消除移動造成的失真。
早期的復原方法有：非鄰域濾波法，最近鄰域濾波法以及效果較好的維納濾波和最小二乘濾波等。目前國內外圖像復原技術的研究和應用主要集中於諸如空間探索、天文觀測、物質研究、遙感遙測、軍事科學、生物科學、醫學影象、交通監控、刑事偵察等領域。如生物方面，主要是用於生物活體細胞內部組織的三維再現和重構，通過復原熒光顯微鏡所採集的細胞內部逐層切片圖，來重現細胞內部構成；醫學方面，如對腫瘤周圍組織進行顯微觀察，以獲取腫瘤安全切緣與癌腫原發部位之間關係的定量數據；天文方面，如採用迭代盲反捲積進行氣動光學效應圖像復原研究等。
2.2.2 圖像退化模型
圖像復原問題的有效性關鍵之一取決於描述圖像退化過程模型的精確性。要建立圖像的退化模型，則首先必須瞭解、分析圖像退化的機理並用數學模型表現出來。在實際的圖像處理過程中，圖像均需以數字離散函數表示，所以必須將退化模型離散化。
2.2.3 幾種較經典的復原方法介紹
圖像復原算法有線性和非線性兩類。線性算法通過對圖像進行逆濾波來實現反捲積，這類方法方便快捷，無需循環或迭代，直接可以得到反捲積結果，然而，它有一些侷限性，比如無法保證圖像的非負性。而非線性方法通過連續的迭代過程不斷提高復原質量，直到滿足預先設定的終止條件，結果往往令人滿意。但是迭代程序導致計算量很大，圖像復原時耗較長，有時甚至需要幾個小時。所以實際應用中還需要對兩種處理方法綜合考慮，進行選擇。
1）維納濾波法
維納濾波法是由Wiener首先提出的，應用於一維信號處理，取得了很好的效果。之後，維納濾波法被用於二維信號處理，也取得了不錯的效果，尤其在圖像復原領域，由於維納濾波計算量小，復原效果好，從而得到了廣泛的應用和發展。
2）正則濾波法
另一個容易實現線性復原的方法稱爲約束的最小二乘方濾波，在IPT中稱爲正則濾波，並且通過函數deconvreg來實現。
3）Lucy-Richardson算法
L-R算法是一種迭代非線性復原算法，它是從最大似然公式印出來的，圖像用泊松分佈加以模型化的。當迭代收斂時模型的最大似然函數就可以得到一個令人滿意的方程。
4）盲去卷積
在圖像復原過程中，最困難的問題之一是，如何獲得PSF的恰當估計。那些不以PSF爲基礎的圖像復原方法統稱爲盲區卷積。它以MLE爲基礎的，即一種用被隨機噪聲所幹擾的量進行估計的最優化策略。工具箱通過函數deconvblind來執行盲區卷積。
2.2.4 圖像復原與圖像增強
圖像復原與圖像增強技術一樣，也是一種改善圖像質量的技術。圖像復原是根據圖像退化的先驗知識建立一個退化模型，以此模型爲基礎，採用各種逆退化處理方法進行恢復，改善圖像質量。
圖像復原和圖像增強是有區別的，二者的目的都是爲了改善圖像的質量。但圖像增強不考慮圖像是如何退化的，只有通過試探各種技術來增強圖像的視覺效果，而圖像復原就完全不同，需知道圖像退化過程的先驗知識，據此找出一種相應的逆過程方法，從而得到復原的圖像。圖像復原主要取決於對圖像退化過程的先驗知識所掌握的精確程度。
對由於離焦、運動、大氣湍流等原因引起的圖像模糊，圖像復原的方法效果較好，常用的算法包括維納濾波算法、小波算法、基於訓練的方法等。在知道退化模型的情況下，相對圖像增強來說，圖像復原可以取得更好的效果。
2.3 圖像超分辨率重構
現有的監控系統主要目標爲宏觀場景的監視，一個攝像機，覆蓋很大的一個範圍，導致畫面中目標太小，人眼很難直接辨認。這類由於欠採樣導致的模糊佔很大比例，對於由欠採樣導致的模糊需要使用超分辨率重構的方法。
超分辨率復原是通過信號處理的方法，在提高圖像的分辨率的同時改善採集圖像質量。其核心思想是通過對成像系統截止頻率之外的信號高頻成分估計來提高圖像的分辨率。超分辨率復原技術最初只對單幅圖像進行處理，這種方法由於可利用的信息只有單幅圖像，圖像復原效果有着固有的侷限。序列圖像的超分辨率復原技術旨在採用信號處理方法通過對序列低分辨率退化圖像的處理來獲得一幅或者多幅高分辨率復原圖像。由於序列圖像復原可利用幀間的額外信息，比單幅復原效果更好，是當前的研究熱點。
序列圖像的超分辨率復原主要分爲頻域法和空域法兩大類，頻域方法的優點是:理論簡單,運算複雜度低，缺點是:只侷限於全局平移運動和線性空間不變降質模型,包含空域先驗知識的能理有限。
空域方法所採用的觀測模型涉及全局和局部運動、空間可變模糊點擴散函數、非理想亞採樣等,而且具有很強的包含空域先驗約束的能力。常用的空域法有非均勻插值法、迭代反投影方法(IBP)、凸集投影法(POCS)、最大後驗估計法(MAP)、最大似然估計法(ML)、濾波器法等，其中，MAP和POCS法研究較多，發展空間很大。
三：模糊圖像處理的關鍵和不足
雖然很多模糊圖像的處理方法在實際應用中取得了很好的效果，但是當前仍然有一些因素制約着模糊圖像處理的進一步發展，主要如下：
1、 算法的高度針對性;
絕大部分的模糊圖像處理算法只適用於特定圖像，而算法本身無法智能決定某個算法模塊的開啓還是關閉。舉例來說，對於有霧的圖像，“去霧算法”可以取得很好的處理效果，但是作用於正常圖像，反而導致圖像效果下降，“去霧算法”模塊的打開或者關閉需要人工介入。
2、 算法參數複雜性;
模糊圖像處理裏面所有的算法都會包含大量的參數，這些參數的選擇需要和實際的圖像表現相結合，直接決定最終的處理效果。目前算法還沒有辦法智能選擇這些最優參數。
3、 算法流程的經驗性;
由於實際圖像很複雜，需要處理多種情況，這就需要一個算法處理流程，對於一個具體的模糊視頻，採用什麼樣的處理流程很難做到自動選擇，需要人工選擇一個合適的方法，只能靠人的經驗。
四：實踐和總結
由於環境、線路、鏡頭、攝像機等影響，監控系統建成運營一段時間後，都會出現一部分的視頻模糊不清的問題。前面提到了針對模糊圖像的各種處理算法，雖然這些算法都取得了一些較好的處理效果，但是再好的算法都是一種後期的補救措施。如果能及時發現監控系統中圖像的各種問題，並及時維修，必然會起到事半功倍的效果。
利用先進的視頻診斷技術，開發出適用於各種需求場景的視頻質量診斷系統。它能夠對視頻圖像出現的模糊、噪聲、亮度異常和視頻丟失等低質視頻以及常見攝像機故障問題進行診斷，有效預防因硬件問題導致的圖像質量低下所帶來的損失。從幾路視頻到幾百上千、上萬路視頻，均可高效的進行檢測，自動生成檢測報告，提供及時且精準的維護信息，第一時間從根源上解決圖像模糊的問題。
總體來說，對於不同種類的模糊問題，要區別對待。對於由鏡頭離焦、灰塵遮擋、線路老化、攝像機故障等造成的模糊或者圖像質量下降，在視頻診斷系統的幫助下，一定要及時維修，從源頭上解決問題。對於低光照等優先選擇日夜兩用型高感光度攝像機，對於雨霧、運動和前採樣等造成的圖像質量下降，可以藉助於“視頻增強服務器”包含的各種模糊圖像處理算法，提升圖像質量。
後記
Single-Image Super-Resolution for anime/fan-art using Deep Convolutional Neural Networks.
waifu2x是採用了最新銳的人工智能技術“Deep Convolutional Neural Networks”開發的網絡服務。
名字來源於海外的動畫粉絲們將喜歡的角色稱作“waifu（即‘我老婆’）”。把縮小的鋸齒狀圖傳到waifu2x的話，“現在給你的圖是某張圖縮小一半的圖。求縮小前的圖哦”，人工智能就會將噪點和鋸齒的部分進行補充，生成新的圖。於是“擴大時的圖”將不存在了，小的圖變成了擴大了的圖，同時還可以去除噪點。