翼闸：解析模糊图像处理技术在安防领域的应用

    随着计算机图像处理技术的快速发展、信息化普及度加大，以及人们安防意识的提高，实时视频监控系统已经逐步成为人们生活中翼闸不可或缺的一部分，已经被广泛应用在生产、交通、社会安翼闸全等方面。但是受恶劣天气(雾、雨、风、光等)和监控系统自身技术条件的限制，视频图像往往达不到理想的效果。图质出现退化或模糊不清，进而导致对识别、取证、事件分析等操作翼闸造成困难，使系统无法正常应用。因此，模糊图像处理技术的研究和应用在安防领域具有很重要的意义。

    模糊图像产生的原因分析

    系统自身因素

    一个全模拟监控系统中，从前端到后端由图像采集、图像传输、图像存储、图像显示等几个环节构成。在每一个环节或都会产生视频信息损失，也就是让图像质量变差或变模翼闸糊。

    镜头：影响进入摄像机的光通量和成像的精确性，会直接导致图翼闸像模糊;摄像机感光元件Sensor：影响到光信号的采集和光电转换效果，会直接导致图像模糊;视频传输电缆两端的BNC接头：因信号屏蔽的缝隙会造成信号损失，视频传输电缆经过翼闸长距离的传输，传输线缆的电阻、屏蔽、阻抗匹配等问题，都会引起信号的衰减，也会直接导致图像质量变差变模糊，监视器图像呈现端也会有一定的信号损失。

    在一个全数字视频监控系统中，采用网络传输，经过数字化编码的视频信号的传输和存储相对于模拟系统，可以更有效避免因信号衰减造成图像损伤。但是，在镜头、图像采集以及后端呈现时的图像信号耗损仍然无法避免。另外，在数字视频监控系统中，又增加了视频翼闸信号的A/D转换、视频编码压缩环节，这些环节仍会导致图像信息的损失。现有的视频压缩编码算法都是有损压缩，会直接导致视频信息的丢失，影响视频清晰度。

    自然环境

    除系统本身因素以外，自然环境对视频图像清晰度影响也非常大。若遇到刮风、下雨、下雪、大雾等自然天气，都会导致图像质量急剧下降或模糊不清。除此以外，还有照度不足、背光、逆光、温度过低或过高等，都会对图像还原系统造成影响，影响到图像清翼闸晰度。在光线不足的条件下，摄像机的Sensor成像会产生很多噪声，这些噪声会影响图像清晰度，而且会使图像编码的码流大幅增加。

    人为环境

    供电系统的电源不“干净”，即窜入比较强的干扰信号，具体是指在50H翼闸z的正弦波上叠加有干扰信号，如果电网中有大功率可控硅调频调速装置、可控硅整流装置、可控硅交直流变换装置等都会对电源产生污染。

    电视监控系统附近有很强的电翼闸磁干扰源或电磁辐射。电磁干扰源如电焊、无线电发射、大电机、大继电器的干扰等，也会导致对视频信号干扰。电磁干扰会导致图像有间距相等的竖条或图像呈规律性闪烁条纹等，从而导致图像模糊。还有，翼闸就是人为破坏导致，比如被弄得难以翼闸识别的车牌等，致使摄像机无法摄取车牌号等。