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境噪聲干擾所引起的圖像失真，在圖像處理終端實現恢復的總體方案。利用deconvwnr 函數，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。經軟件編程仿真，結果表明在設置合理的點擴散函數的基礎上，其效果優于高斯模糊引起的失真圖像恢復效果。經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。

關鍵詞：運動模糊；維納濾波；點擴散函數；圖像恢復；車流量檢測

DOI: 10.3969/j.issn.1005-5517.2012.10.005

基金項目：1陜西省教育廳：基于NAR2R IF算法網絡環境下圖像傳輸恢復的改進設計和研究（11JK1024）

2寶雞文理學院：微弱信號監測與捕獲方法研究（ZK10158）

引言

圖像恢復是數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、傳輸介質或接收設備不完善，導致質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，對社會建設和發展帶來巨大的經濟利益，然而在帶動經濟發展、提高人們生活水平的同時，與日俱增的汽車數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，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

一般經過前端采集得到的圖像已經是失真后的圖像，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公里等內因使得捕獲到的圖像有拖尾現象，以運動模糊產生的噪聲最為典型。前者可通過圖像增強等時域處理方法來改善圖像質量；后者可考慮改善硬件設備，但會受到技術瓶頸的限制，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[1]。

圖像增強和圖像恢復的區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，實現改善圖像質量、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PSF (Point Spread Function)，其值將直接影響到圖像恢復后的質量[2]。