警视通影像分析平台复原模糊图像的实验研究
基于图像预处理的运动模糊图像复原技术研究--工程技术
噪声及振铃效应影响下运动模糊图像复原方法研究*石晓玲杨英仓尤超（贵州省道路交通事故鉴定工程技术研究中心，贵州警官职业学院贵州贵阳 550005）摘要：在对运动模糊图像退化模型分析基础上，针对采用维纳滤波复原运动模糊图像方法中，复原效果对噪声敏感和易出现边缘振铃现象的缺陷，提出了采用小波去噪和图像边界补偿进行前置预处理，而后通过维纳滤波方法估计退化模型和退化参数的方法。
实验结果显示，该方法有效减少了噪声及振铃效应对运动模糊图像恢复质量的影响，取得了很好的图像复原效果。
关键词：运动模糊；点扩散函数；维纳滤波；小波去噪；去振铃Study on restoration method of motion blurred image noise and ringing effectSHI Xiaoling，YANG Yingcang, You Chao(Guizhou Province Engineering Research Center for Traffic Accidents Responsibility Verification, Guiyang, 550005,China)Abstract: Based on the analysis of the motion blurred image degradation model,and Considering the defects of noise and ringing in Wiener filtering restoration motion blurred image method. In this paper, we use wavelet denoising and image boundary compensation to pre process, and then estimate the regression model and degradation parameters by Wiener filtering method. The method is effective to reduce the effect of noise and the ringing effect of motion blurred image restoration quality,achieved good image restoration effect.Key words：motion blur; point spread function; Wiener filter;Wavelet denoising; deringing*贵州省道路交通事故鉴定工程中心基金资助（黔道交鉴合G字[2015] 10014号）0 引言随着信息化技术的飞速发展，视频监控系统已经遍布银行、收费站、商场、超市、工厂、居民小区等众多公共场所，它们依照法律规定实时观察、记录特定场所、特定人员的音频/视频信息，掌握监视有关人员的活动及事件的发生。
公安工作中影像技术实践分析
公安工作中影像技术实践分析摘要在公安工作中，影像技术以独特的优势在案件侦查中得到了广泛运用，在应用影像技术的基础上，公安工作效率提高了，相应的侦查人员可以凭借影像技术来获取案件的线索。
本文以公安工作为例，首先介绍了影像技术，然后针对影像技术在公安工作中的实践做出科学有效的分析，将相应的现场痕迹物客观真实地记录下来，以此方式帮助公安工作人员进行刑事案件侦查。
关键词公安工作；影像技术；实践分析前言通过运用影像技术来对案发现场的痕迹物、物证位置有效的记录下来，通过运用影像方法来进行现场勘查，从而为公安侦查工作提供有利线索。
公安部门在对案件进行分析的过程中，需要及时了解相关物证，将物证作为案件分析中的主要演示资料，从而创造了真实有效的技术检验和鉴定条件，这为起诉以及审判工作的顺利进行打下了稳定基础[1]。
了解影像技术，及时明确影像技术在公安工作中的重要作用，将影像技术的优势在公安工作中得到了有效发挥。
影像技术作为公安取证的一种主要工具，作为公安工作人员要及时收集相关的案例资料，准确的记录好指纹和物证，更多的了解储存介质的优势，利用现代化手段来保存影像资料，使得影像资料更具直观化和清晰化[2]。
1 公安工作中几种常见的影像技术1.1 紫外线反射技术紫外线作为一种用于物质吸收、反射等作用的可见光技术，在紫外线反射技术的应用过程中需要根据实际情况来选取适当的感光胶片，以此来记录紫外线的影响。
1.2 分色摄影技术因为波长的不同，分色摄影技术会呈现出不同的色彩，在应用分色摄影技术的过程中需要及时根据物体实际波长来进行成像，从而获得相应的颜色。
借助光线增强与减弱来对摄影对象与痕迹对象之间的对比度进行科学分析，在获得不同波长的环节，需要考虑到感光材料这一关键因素。
1.3 偏振光技术在拍摄物体的过程中，在光线作用下出现了偏振的现象，然而这种现象可以通过肉眼观察到。
另外为了提高偏振光技术的时效性，还需要借助一些特殊的设备和摄影技术来进行，充分利用偏振光原理来进行特殊成像[3]。
图像快速去雾与清晰度恢复技术研究
图像快速去雾与清晰度恢复技术研究一、本文概述随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，图像去雾与清晰度恢复技术已成为当前研究的热点之一。
在实际应用中，由于大气散射、光照条件不佳、摄像头设备质量等因素，拍摄的图像常常出现雾霾、模糊等问题，严重影响了图像的视觉效果和后续处理的准确性。
因此，研究图像快速去雾与清晰度恢复技术，对于提高图像质量、增强图像信息的可读性具有重要意义。
本文旨在探讨图像快速去雾与清晰度恢复技术的研究现状和发展趋势，分析现有算法的优点和不足，并在此基础上提出一种新型的图像去雾与清晰度恢复方法。
该方法结合了深度学习、物理模型和多尺度分析等技术，通过构建高效的去雾网络模型，实现对雾霾图像的快速去雾和清晰度提升。
本文还将对所提方法进行实验验证，并与其他经典算法进行比较分析，以验证其有效性和优越性。
通过本文的研究，不仅可以为图像去雾与清晰度恢复领域提供新的理论和技术支持，还可以为相关领域的实际应用提供有益的参考和借鉴。
本文的研究成果也将为计算机视觉、图像处理、模式识别等领域的发展提供新的思路和方向。
二、图像去雾技术原理及方法图像去雾技术的目标是消除或减弱图像中的雾气效果，恢复图像的清晰度和细节。
这项技术主要基于大气散射模型和图像增强理论。
大气散射模型描述了光线在大气中的传播和散射过程，为去雾算法提供了理论基础。
而图像增强技术则用于提升图像的视觉效果，使其更接近无雾状态。
目前，图像去雾的方法大致可分为两类：基于物理模型的方法和基于深度学习的方法。
基于物理模型的方法：这类方法主要依据大气散射模型，通过估计场景深度和大气光等参数，恢复图像的清晰度和颜色。
代表性的算法有暗通道先验去雾、颜色衰减先验去雾等。
这些方法通常需要在图像中选取合适的区域进行参数估计，因此对图像内容有一定的依赖性。
基于深度学习的方法：近年来，随着深度学习技术的快速发展，其在图像去雾领域也取得了显著成果。
基于深度学习的去雾方法通常通过构建深度神经网络模型，学习从有雾图像到无雾图像的映射关系。
模糊图像处理技术在刑事侦查中的应用
模糊图像处理技术在刑事侦查中的应用发布时间：2022-01-05T06:22:41.418Z 来源：《中国科技人才》2021年第23期作者：刘强[导读] 近20年来，随着信息技术的不断发展和平安城市的全面发展，视频监控系统得到了快速发展和普及。
监控系统是公共安全防护系统的重要组成部分，一般由前置摄像头、传输装置和后台监控平台组成，完成拍摄、传输、控制、显示和存储等功能。
该系统能够有效监控和记录监控范围内所有人员的活动和事件，存储犯罪现场的视频图像信息，存储大量有力的线索和相关证据。
为刑事侦查提供了条件，有效提高了民警办案效率。
刘强天津市公安局津南分局科技信息化支队天津市津南区 300350摘要：近20年来，随着信息技术的不断发展和平安城市的全面发展，视频监控系统得到了快速发展和普及。
监控系统是公共安全防护系统的重要组成部分，一般由前置摄像头、传输装置和后台监控平台组成，完成拍摄、传输、控制、显示和存储等功能。
该系统能够有效监控和记录监控范围内所有人员的活动和事件，存储犯罪现场的视频图像信息，存储大量有力的线索和相关证据。
为刑事侦查提供了条件，有效提高了民警办案效率。
因此，图像检测技术也是继刑事侦查、技术侦查、网络侦查之后的第四种检测手段。
因此，必须还原模糊的侦查形象，使其在侦查过程中发挥更大的作用，使刑事案件得以顺利解决。
相关人员应积极探索模糊图像复原技术的犯罪方法，不断深化技术，使图像表达更清晰，让犯罪分子无处藏身。
关键词：模糊图像；意义；问题；图像复原；处理方法；应用；侦查1 模糊技术概念作为新技术革命的重要部分，计算机被广泛应用于各个领域，并逐渐普及到千家万户。
与人脑相比，计算机被广泛使用，因为它们比人脑更精确、更快。
与其他领域相比，人脑比计算机更容易产生模糊思维，而计算机则不会。
因此，将这种模糊技术应用于计算机数据处理，可以更好地促进图像处理领域的发展。
但由于计算机无法通过电话处理模糊信息，人脑中模糊思维的形成计算机形成模糊处理方法提供了一定的基础。
模糊图像复原技术在刑事侦查中的应用
模糊图像复原技术在刑事侦查中的应用作者：刘飞飞来源：《科技与创新》2016年第11期摘要：随着科学技术应用的飞速发展，图像处理的数字化水平不断提高，各种图像显示设备的升级更加快速，因此人们在应用图像处理或者图像显示的过程中能够深刻感受到技术带来的新体验以及信息化应用水平的提高。
这也给人们的生活带来的极大的便利。
这些图像处理技术不仅应用与人们的日常生活，也被广泛应用于军事、交通等各个领域。
通过详细介绍模糊图像复原技术在刑事侦查中的应用，揭示了图像处理系统的提升对于刑事侦查工作的影响。
关键词：模糊图像；复原技术；矫正；刑事侦查中图分类号：DF793.2 文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2016.11.153文章编号：2095-6835（2016）11-0153-02众所周知，图像应用技术给人们的生活带来了各种便利。
不管是日常生活，还是文化艺术体验，图像给人们以直观、真实的感受。
通过对光学图像的获取，经过几个程序显示在镜头、底片、储存介质上，帮助我们记录生活、记录思想。
但是，光学传输过程受到各种介质的影响，成像系统的千差万别，都会对图像产生不同的影响。
因此，我们经常会遇到图像像素重叠、失焦、对比度较差等问题，这些问题会导致成像图片的质量较差。
而图像复原技术就是对退化图像进行。
因此，从图像模糊的成因、图像复原技术以及其应用三个方面进行说明。
1 模糊图像的成因一般来说，模糊图像的成因分为两个方面：①外部原因。
例如在光学图像的获取过程中，外界天气不佳、目标与成像系统的运动、目标在场景中景深不一致等因素造成捕获图像过于模糊。
②自身因素。
由于自身摄影技术水平有限，使得记录中的图像退化，产生模糊图像。
这对于刑事侦查过程中的目标识别、追踪所产生的影响不言而喻。
这样的图像对比度较低——虽然能看得到，但却看不清，给具体的监控工作带来了不小的困难。
因此，我们需要具体分析模糊图像产生的因素，减少模糊图像出现的概率。
运动模糊图像的恢复与处理的开题报告
运动模糊图像的恢复与处理的开题报告一、研究背景随着摄影和视频技术的发展，人们对于图像质量和清晰度的要求也越来越高。
然而，在运动拍摄时，由于拍摄物体或相机的运动，可能会产生运动模糊的现象，导致图像质量下降，影响视觉效果和识别准确度。
因此，对于运动模糊图像的恢复和处理成为图像处理领域的一个重要研究方向之一。
二、研究内容本次研究的主要内容包括运动模糊图像的恢复和处理两个方面。
具体而言，重点关注以下内容：1. 运动模糊图像的成因和特点分析：探究运动模糊的原因和图像的特点，以便更好地理解和处理运动模糊图像。
2. 运动模糊图像的恢复方法研究：了解当前主流的运动模糊图像恢复方法，包括基于盲复原的方法、基于非盲复原的方法等，并分析其优缺点。
3. 运动模糊图像的处理方法研究：除了恢复模糊图像本身外，还需要针对不同的应用场景，进行其它相关的图像处理，如去噪、图像增强等。
4. 运动模糊图像的评价指标：对于不同的恢复和处理方法，需要明确评价其效果的指标，如峰值信噪比（PSNR）、结构相似度指标（SSIM）等。
三、研究意义本次研究对于运动模糊图像在实际应用中的处理和改善具有重要意义，具体表现在：1. 提高运动模糊图像的清晰度和质量，增强图像的可视化效果和识别准确度。
2. 推动图像处理技术的发展，进一步完善和优化运动模糊图像的恢复和处理方法。
3. 拓展图像处理应用领域，如智能交通、医疗图像等，提升社会生产力水平。
四、研究方法本次研究主要采用文献调研法和实验分析法相结合的方法进行。
具体而言，主要包括以下步骤：1. 文献调研：收集运动模糊图像恢复和处理的相关文献和文章，了解现有的研究进展和成果。
2. 方法分析：对不同的恢复和处理方法进行分析和比较，确定其优缺点和适用范围。
3. 实验研究：选取合适的数据集和评价指标，进行实验研究，评估各种方法的恢复效果和处理效果。
五、研究计划本次研究的时间安排及进程如下：1. 第一周：确定研究主题、目标和研究内容。
图像复原实验报告
图像复原实验报告班级：电信0802姓名：卞正元学号：081201202完成日期：2011.5.30目录目录一.实验目的二.实验主要仪器设备三.实验原理四.实验内容五.实验步骤六.实验参考文献一.实验目的（1）了解图像复原的原理（2）掌握常用图像复原方法二.实验主要仪器（1）微型计算机：Inter Pentium及更高。
（2）M ATLAB软件（含Image Processing Toolbox）。
三.实验原理１）图像复原的定义图像复原也称图象恢复，是图象处理中的一大类技术。
所谓图像复原，是指去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降（退化）这些退化包括由光学系统、运动等等造成图像的模糊，以及源自电路和光度学因素的噪声。
图像复原的目标是对退化的图像进行处理，使它趋向于复原成没有退化的理想图像。
2）了解不同条件下的图像退化成因和处理的方法a. 图象退化指由场景得到的图像没能完全地反映场景的真实内容，产生了失真等问题。
其原因是多方面的。
如：透镜象差/色差聚焦不准（失焦，限制了图像锐度）模糊（限制频谱宽度）噪声（是一个统计过程）抖动（机械、电子）b.图象退化举例如图所示是两个图象退化的例子。
c.图象退化模型概述图像复原处理的关键问题在于建立退化模型。
在用数学方法描述图像时，它的最普遍的数学表达式为t),z,y,f(x,=I λ这样一个表达式可以代表一幅活动的、彩色的立体图像。
当研究的是静止的、单色的、平面的图像时，则其数学表达式就简化为y)f(x,=I基于这样的数学表达式，可建立如图2所示的退化模型。
由图2的模型可见，一幅纯净的图像),(y x f 是由于通过了一个系统H 及加性噪声),(y x n 而使其退化为一幅图像),(y x g 的。
g(x,y)n(x,y)图像复原可以看成是一个估计过程。
如果已经给出了退化图像),(y x g 并估计出系统参数H ，从而可近似地恢复),(y x f 。
这里，),(y x n 是一种统计性质的噪声信息。
公安部门刑侦——模煳图像处理及其应用全解
监控视频的调取、送检
监控视频的调取
划定调取范围：
一般性的案（事）件，调取 案（事）件发生区域、发 生时间段内的视频监 控录像保存即可
重（特）大案（事）件，调取、保存辖区内 所有可能 与案（事）件有关监控点
监控视频的送检要求
简要案情 送检人及联系方式 送检视频及原始播放软件 必要时还需要案件现场周边的监控点分布图
由于存在其他模糊的情况如散焦、运动、噪声、光 照不正常，可处理的限度会要求更高
常用图像处理软件
PhotoShop
Adobe公司
Video Investigate 福莱斯克公司代理
警视通
永鼎公司代理
Impress
荷兰IMIX公司
ImagePro-Plus MediaCybernetics公司
唐山交通肇事逃逸案
车上运送煤，没有覆盖物 嫌疑车辆因为短途运输
视频侦查前景
街面监控覆盖密度，实现无缝连接，使循线追踪功 能发挥到极致
调整探头拍摄范围和距离，使其在有效的像素条件 下捕获更在城区主要的出入口设立高清卡点 建立专业的视频侦查队伍
Company name
模糊图像处理及其应用
成都市公安局刑侦局技术处
毛彧峰
视频监控简介
常见的视频监控编码方式
MPEG系列：（由ISO[国际标准组织机构]下属的 MPEG[运动图象专家组]开发 ） 视频编码方面主要 是Mpeg1（vcd用的就是它）、Mpeg2（DVD使用）、 Mpeg4（现在的DVDRIP使用的都是它的变种，如： divx，xvid等）、Mpeg4 AVC（现在正热门）
影响视频清晰度的因素
由于各种模糊对清晰度的影响
散焦模糊（镜头模糊）
数字图像处理运动模糊图像复原
运动模糊图像复原实验报告一、运动模糊图像复原【应用背景】运动模糊是一种重要的图像退化原因，在图像采集的过程中，如果采集设备与目标之间存在足够大的相对运动，将会导致获得的图像模糊，这就是所谓的运动模糊。
现在大多数交通路口都设置有电子眼，拍摄记录车辆的违章行为，但是一般情况下违规车辆的行驶速度都较高，由电子眼拍摄到的有违规行为的车辆照片或多或少都存在运动模糊，因而导致很难准确获取包括车牌在内的车辆信息，如何利用图像复原技术对退化图像进行处理，得到相对清晰的图像就显得十分重要，另外，在国防航天等领域，图像的运动退化问题也十分常见，对于图像复原技术的研究具有重要的理论价值与现实意义【模糊图像的一般退化模型】图像的模糊过程可用下面的数学表达式表示：g x,y=f x,y∗ x,y+n(x,y)f(x,y)：原输入图像n(x,y)：噪声h(x,y)：退化函数g(x,y)：模糊图像模糊过程即原始图像在被退化函数作用后再叠加上噪声的过程，其中f(x,y)*h(x,y)表示原始图像与退化函数的卷积，退化模型可表示为下图[19]：其中H 为h(x,y)的频域变换，也称作点扩散函数(PSF)或传输函数，退化过程在频域可表示为：G x,y=F x,y H x,y+N(x,y)G(u,v)、F(u,v)、H(u,v)和N(u,v)分别为g(x,y)、f(x,y)、h(x,y)和n(x,y)的傅里叶变换。
【维纳滤波方法】维纳滤波是一种线性滤波方法，以小误差准则为基础，即使恢复图像与原图像的均方误差小。
利用Matlab的维纳滤波恢复函数：deconvwnr(I,PSF)其中参数I为输入图像，PSF为点扩散函数，PSF为：PSF=fpescial(‘motion’,len,theta)其中，恢复图像的重点为确定参数len和theta参数len为模糊图像位移的像素，theta为运动的角度。
【算法原理】第一步：确定运动方向对于匀速直线运动模糊而言，其点扩散函数具有零点，这就导致模糊图像的频谱也具有零点，在相应的频率处，频谱上会出现一系列平行的暗纹。
试析模糊图像复原技术在刑事侦查中的应用
试析模糊图像复原技术在刑事侦查中的应用作者：王海波冯麟来源：《世界家苑》2018年第05期摘要：科学技术不断发展的今天，越来越多的先进技术被广泛的应用到各个领域当中，并且发挥重要的作用。
就以模糊图像复原技术来说，将其有效的应用到刑事侦查工作当中，能够对与案件相关的模糊图像进行有效的土处理，使图像复原，那么工作人员能够从中获得案件信息，为尽快的破案件创造条件。
那么，如何在刑事侦查工作当中有效的应用模糊图像复原技术呢？本文参考相关资料对该问题予以详细的分析，并提出可行性较高的参考意见。
关键词：模糊图像；图像复原；刑事侦查无论是在日常生活当中还是在学习工作当中，图像都给人们带来了直观且真实的感受，这是因为通过光学图像的获取，经过几个程序显示在镜头、底片、存储介质上，帮助我们记录生活，记录思想。
但在实际图像拍摄的过程当中，也可能受到外界因素或者自身因素的影响，导致所拍摄的图像不清晰，比较模糊，此时将会影响人们的观感，甚至给某些工作带来负面影响，比如刑事侦察工作等。
针对这一情况，应当积极有效的应用模糊图像复原技术，该项技术的有效应用能够有效的处理变形图像或者图像出现痕迹等情况，使图像复原，满足实际需求。
基于此，在刑事侦查工作落实的过程当中应重视并且有效的应用模糊图像复原技术，为获得有效的图像信息，良好的展开侦查工作创造条件。
1.模糊图像复原技术在刑事侦查中有效应用的意义伴随着社会科技的不断发展，我国图像处理及模拟技术的水平不断提高，这就使得一些违法犯罪分子在具体进行犯罪作案的过程当中运用各种先进的技术来进行商业信息的盗取或者财产信息的盗取等。
针对这一情况，我国刑事侦查当中应当正确认识到科学技术运用的重要性，将模糊图像复原技术有效的应用于侦查工作之中，对于犯罪有关的图像予以有效的处理，如此能够有效的掌握案件信息，为尽快将犯罪分子抓捕归案而创造条件。
从这一方面来说，刑事侦查当中有效应用模糊图像复原技术是非常重要的，能够大大提高犯罪侦破效率，真正的保证人们生命财产安全[1]。
图像处理技术在安防监控系统中的应用优化与效果验证
图像处理技术在安防监控系统中的应用优化与效果验证随着社会的发展和科技的进步，安防监控系统在我们的生活中变得越来越重要。
图像处理技术作为安防监控系统的关键技术之一，被广泛应用于视频图像的获取、传输、存储和分析等方面。
本文将探讨图像处理技术在安防监控系统中的应用优化与效果验证。
一、图像处理技术在安防监控系统中的应用优化1. 图像增强和复原技术图像增强和复原技术是安防监控系统中常用的图像处理技术之一。
该技术通过消除图像中的噪声、增强图像细节等手段，提高图像的质量和清晰度。
在安防监控系统中，清晰度和细节的提取对于识别和监测目标物体非常重要。
因此，通过对图像增强和复原技术的应用优化，可以提高监控系统的效果。
2. 运动检测与跟踪技术运动检测与跟踪技术是安防监控系统中的关键技术之一。
该技术通过对图像序列中的像素变化进行分析和处理，实现对移动目标的检测和跟踪。
在安防监控系统中，通过运动检测与跟踪技术可以实时监测目标物体的位置和动态变化，从而实现对异常事件的预警和处理。
对于大规模的安防监控系统，通过对运动检测与跟踪技术的应用优化，可以提高系统的实时性和准确性。
3. 图像识别与分析技术图像识别和分析技术是安防监控系统中的关键技术之一。
该技术通过对图像中的目标物体进行特征提取和模式匹配，实现对目标物体的自动识别和分析。
在安防监控系统中，通过图像识别与分析技术可以实现对危险物体、可疑人员等异常事件的自动识别和报警。
通过对图像识别与分析技术的应用优化，可以提高监控系统的智能化水平和响应速度。
二、图像处理技术在安防监控系统中的效果验证1. 检测准确性的评估安防监控系统的最终目标是准确地检测异常事件，并及时采取相应的措施进行处理。
因此，在图像处理技术的应用中，我们需要对监控系统的检测准确性进行评估。
评估的指标包括目标物体的检测率、错误报警率和误判率等。
通过对这些指标的评估，可以验证图像处理技术在安防监控系统中的效果。
2. 响应速度的评估对于安防监控系统来说，即时响应异常事件的速度是非常重要的。
警视通绝影在线侦查系统 V2.0 说明书
北京多维视通技术有限公司2022年5月12日
1文档说明
本文档适用于《警视通绝影在线侦查系统V2.0》内部版本V2.3
2产品定位
《警视通绝影在线侦查系统》是一款可供一线警务人员使用的视频快速侦查装备。
利用创新的无感计算，可实现资源智能调配，即时给出关注视频目标。
并利用拌线检索、特征过滤、人车图谱等审看手段，快速排查第一嫌疑目标。
系统内含先进的目标重识别（Re-ID）、人脸-人体关联检索等技术，实现目标快速比对、智能推送相似目标、快速确定目标关系、提高视频侦查效率。
专业的视频流调分析模块，可对重点关注人员进行同摄像头目标检索、跨摄像头相似人员推荐、同画面人员分析、创建人员关联关系、自动生成关系图谱等，提高视频审看及涉疫人员关系调查效率。
3软件登录
●功能简介
启动软件快捷方式，输入用户和密码登入系统，用户名密码请联系多维视通技术服务人员。
●界面展示及说明
图1-1产品快捷方式
图1-2产品登录界面。
公安视频图像信息应用系统标准符合性测试研究
1 引言
随着大数据及智能分析技术的发展，视频图像在侦查 实践中发挥的价值越来越大，这些视频图像信息存在于各 个相对独立的应用系统中。由于没有统一的标准，各厂商 实现的应用系统存储的视频图像信息格式不统一，上下级 公安机关没有统一的接口，导致系统间的视频图像数据无 法共享应用，严重制约警务机制的创新。为解决上述问题， GA/T 1400《公安视频图像信息应用系统》标准于 2017 年 5 月正式批准发布。
如增加、删除和修改等。REST 操作资源通过 HTTP 方法
来实现，见表 1。
表 1 REST 操作与 HTTP 方法对应表
HTTP 方法 POST GET PUT DELETE
操作 (CRUD 操作 ) 创建资源 (Create) 读取资源 (Retrieve) 更新资源 (Update) 删除资源 (Delete)
分隔。1400 标准在此基础上对 JSON 格式进行了扩展，
在对象和数组外面又加了一层对象描述信息，其格式分别
如图 1（a）和图 1（b）所示。
{ 对象名Object:
{ 对象键值对 } }
{ 数组名Object:
{ 对象名Object:
[{ 对象键值对
},{ 对象键值对
}] } }
(a) 1400标准中对象JSON格式
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2019 年第 3 期
中国安全防范技术与应用
检验检测
由 REST 资源标识符和 HTTP 请求方法唯一标识。访问服
务传递的参数和接收的返回值采用 JSON 格式来描述。为
保证数据的有效性，标准对传递的 JSON 消息各个属性的
取值范围作了要求。
模糊图像复原技术在刑事侦查中的应用
文章编号：2095－6835（2016）11－0153－02模糊图像复原技术在刑事侦查中的应用刘飞飞（乌兰察布市公安局，内蒙古乌兰察布 012000）摘 要：随着科学技术应用的飞速发展，图像处理的数字化水平不断提高，各种图像显示设备的升级更加快速，因此人们在应用图像处理或者图像显示的过程中能够深刻感受到技术带来的新体验以及信息化应用水平的提高。
这也给人们的生活带来的极大的便利。
这些图像处理技术不仅应用与人们的日常生活，也被广泛应用于军事、交通等各个领域。
通过详细介绍模糊图像复原技术在刑事侦查中的应用，揭示了图像处理系统的提升对于刑事侦查工作的影响。
关键词：模糊图像；复原技术；矫正；刑事侦查中图分类号：DF793.2 文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2016.11.153众所周知，图像应用技术给人们的生活带来了各种便利。
不管是日常生活，还是文化艺术体验，图像给人们以直观、真实的感受。
通过对光学图像的获取，经过几个程序显示在镜头、底片、储存介质上，帮助我们记录生活、记录思想。
但是，光学传输过程受到各种介质的影响，成像系统的千差万别，都会对图像产生不同的影响。
因此，我们经常会遇到图像像素重叠、失焦、对比度较差等问题，这些问题会导致成像图片的质量较差。
而图像复原技术就是对退化图像进行。
因此，从图像模糊的成因、图像复原技术以及其应用三个方面进行说明。
1 模糊图像的成因一般来说，模糊图像的成因分为两个方面：①外部原因。
例如在光学图像的获取过程中，外界天气不佳、目标与成像系统的运动、目标在场景中景深不一致等因素造成捕获图像过于模糊。
②自身因素。
由于自身摄影技术水平有限，使得记录中的图像退化，产生模糊图像。
这对于刑事侦查过程中的目标识别、追踪所产生的影响不言而喻。
这样的图像对比度较低——虽然能看得到，但却看不清，给具体的监控工作带来了不小的困难。
因此，我们需要具体分析模糊图像产生的因素，减少模糊图像出现的概率。
基层公安对于模糊图像的处理
基层公安对于模糊图像的处理摘要：视频侦查是指在侦查工作中利用视频监控系统实事发现犯罪、制止犯罪、查获嫌疑人及可疑人员。
但是，视频监控的图像效果往往不佳，很多细节模糊难以认清，专业的视频模糊图像处理系统的价格又不是基层单位能够接受的。
本文就基层民警运用Photoshop软件处理模糊视频图像的方法，为基层公安处理模糊图像提供思路和方法，让基层民警能从视频监控图像中挖掘更多的信息，进而为侦查破案服务。
关键词：基层；公安；Photoshop；模糊图像；视频侦查一、基层模糊图像处理现状1、图像认知程度不高观看视频图像信息，处在一个“看”的阶段，即打开视频观看监控视频信息，发现细节和特征可以利用的，充分利用，而对模糊的特征束手无策，对模糊视频图像没有近一步的认知。
对于模糊产生原因、模糊图像的特点，除了表面的可视信息，能否挖掘出深层次的、潜在的视频信息，一些基层民警往往心有余而力不足。
2、视频监控图像像素低，可提供信息少视频监控往往要求监控设备具有持续工作时间长、视频信息存储空间小的特性，这些特性与确保视频清晰度成反比。
从目前的情况看，大部分视频监控保存的视频信息可以用“残留”信息来表述也不为过。
视频监控信息像素极低，大部分视频监控的分辨率长宽在480*320像素以下。
低分辨率下的视频图像就像物理学热能定理一样，损失不可逆。
3、视频监控采集视频信息能力弱监控视频为了保证流畅的存储和使用，图像采集CCD性能要求并不高。
直接导致的是图像信息出现多噪点（即图像出现颗粒状），夜晚的视频图像感光度高，监控视频图像噪点更为明显。
4、监控视频高度压缩，信息丢失明显视频监控高度压缩，是指视频监控为了确保存储量小，将视频进行过度地压缩，很多视频监控生产公司会使用自己的视频编码压缩格式，这些压缩格式下，图像视频信息容易出现阻塞效应（图像中显示为块状模糊），使得原本捕捉到的视频图像信息进一步减少。
5、视频交错的影响大部分的数码录像机、监控视频信息都为交错的文件，此类文件易出现横向条纹。
公安部门刑侦——模煳图像处理及其应用
Company name
成
都
市
公
安
局
刑
侦
局
技
术
处
毛
彧
峰
视
频
监
控
简
介
常见的视频监控编码方式
MPEG系列：（由ISO[国际标准组织机构]下属的 MPEG[运动图象专家组]开发 ） 视频编码方面主要 是Mpeg1（vcd用的就是它）、Mpeg2（DVD使用）、 Mpeg4（现在的DVDRIP使用的都是它的变种，如： divx，xvid等）、Mpeg4 AVC（现在正热门） H.26X系列：（由ITU[国际电传视讯联盟]主导，侧 重网络传输）包括H.261、H.262、H.263、H.263+、 H.263++、H.264（就是MPEG4 AVC-合作的结晶） Engine-K（独自开发独立运算法则）是由韩国 KODICOM株式会社开发的专利压缩技术，近年来 也被许多厂商采用，其产生的视频文 件格式为BOX 另外还有后缀名为BIX的索引文件。
Company name
谢 谢
唐山交通肇事逃逸案
车上运送煤，没有覆盖物
嫌疑车辆因为短途运输
视频侦查前景
街面监控覆盖密度，实现无缝连接，使循线追踪功 能发挥到极致 调整探头拍摄范围和距离，使其在有效的像素条件 下捕获更多可用的信息参数（如：车牌白天可辨， 晚上可处理） 在城区主要的出入口设立高清卡点
建立专业的视频侦查队伍
对分辨率低的情况
对噪声进行处理
视频资料的应用分析
对嫌疑人进行分析
衣着、物品特征：衣服、鞋子、帽子、手机、拎包、手 表和其他携带物品的种类、颜色、花纹等特征； 体态特性：高矮胖瘦、脸形、发型及其他特征； 个体识别特征：纹身、刀疤等； 动作、行走特征：观察寻找目标动作、打电话手机动作、 其他可疑动作、行走路线分析、行走姿势分析； 语音特征：方言、声纹分析等（各种营业窗口监控）； 伪装物分析：比如手指上粘胶带，带手套、带头盔，可 以分析是否为累犯，是否为公安机关处理过。
监控劣化图像复原方法的研究的开题报告
监控劣化图像复原方法的研究的开题报告
一、选题背景
随着高清晰度技术的不断发展，监控系统已经广泛应用于公共场所、交通运输、金融银行等领域。
但是，由于环境因素和硬件设备的限制，监控系统拍摄的图像质量不可避免地会出现劣化现象，例如噪声、模糊、失真等，这不仅会影响图像质量，还会影响监控系统的实时性和准确性。
因此，如何对监控劣化图像进行有效复原已经成为了当前监控系统研究领域的热门问题。
二、研究目的
本研究旨在探究监控劣化图像复原的方法，通过对比各种方法的效果，确定最优的复原方法，为监控系统的实时性和准确性提供保障。
三、研究内容
1、监控劣化图像的原因分析。
2、监控劣化图像复原方法的研究现状分析。
3、基于模型的监控劣化图像复原方法的研究。
4、基于机器学习的监控劣化图像复原方法的研究。
5、基于深度学习的监控劣化图像复原方法的研究。
6、复原效果评估与对比分析。
四、研究方法
本研究采用实验研究和文献研究相结合的方法，通过对现有文献进行调研，梳理监控劣化图像复原方法的研究现状，然后通过实验研究对比各种复原方法的效果，并进行评估与分析。
五、预期成果
通过本研究，确定最优的监控劣化图像复原方法，并对其效果进行评估和对比分析，提高监控系统的实时性和准确性，为相关领域提供技术支持和参考。
实时图像复原技术研究的开题报告
实时图像复原技术研究的开题报告一、题目：基于深度学习的实时图像复原技术研究二、研究背景当图像在传输或存储过程中受到噪声、失真或压缩等因素的影响时，图像质量会受到严重损害。
因此，实时图像复原技术的研究具有重要的实际意义。
目前，深度学习已经被广泛应用于图像处理领域，通过训练深度神经网络进行图像去噪、去模糊和超分辨率恢复等问题已经取得了很好的效果。
因此，本文将基于深度学习的方法，研究实时图像复原技术，以实现对失真图像的实时恢复。
三、研究目的本文旨在基于深度学习的方法，研究实时图像复原技术，实现对失真图像的实时恢复，并通过实验验证其效果。
四、研究内容本文将围绕以下内容展开研究：1. 深度神经网络模型：通过对深度学习相关算法的研究，构建适用于实时图像复原的深度神经网络模型。
2. 数据预处理：对实际应用场景中的图像数据进行采集和预处理，包括去噪和去模糊处理。
3. 网络训练和优化：使用已有的大量数据集训练模型，使用自定义目标函数进行模型优化。
4. 实验验证：使用真实世界的失真图像进行实验验证，通过与其他算法进行比较分析，验证本文提出的实时图像复原技术的优越性。
五、研究方法本文将采用深度学习方法，构建适用于实时图像复原的深度神经网络模型，并使用已有的大量数据集对模型进行训练和优化，最终通过实验验证，并与其他算法进行比较分析。
六、研究意义实时图像复原技术的研究对于多种应用场景都具有重要意义，例如图像传输、视频会议、医疗影像等。
本文研究的实时图像复原技术具有以下优点：1. 实现实时恢复：通过深度学习方法，能够实现对失真图像的实时恢复，提高了图像处理的效率。
2. 适用场景广泛：本文研究的实时图像复原技术适用于多个应用场景，如图像传输、视频会议、医疗影像等。
3. 提高图像质量：本文提出的实时图像复原技术可以在不增加额外噪声的情况下提高图像质量，使得图像更加清晰。
七、研究进度安排1. 第一周：查阅相关文献，确定深度学习方法的特点和应用；2. 第二周：构建适用于实时图像复原的深度神经网络模型，进行模型优化；3. 第三周：采集实际应用场景中的图像数据，进行预处理；4. 第四周：使用已有的大量数据集训练模型，并进行测试；5. 第五周：收集测试结果，并进行结果分析和总结；6. 第六周：完成报告的写作和完善并进行答辩。
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警视通影像分析平台复原模糊图像的实验研究
作者：孔登峰李婷
来源：《数字技术与应用》2014年第01期
摘要：本文以模糊车牌图像处理为例，利用警视通影像分析系统中的高斯离焦模型算法功能进行实验研究，对实验结果进行分析，旨在对警视通影像分析系统在刑事图像处理工作中的实践应用进行探讨。
关键词：模糊图像离焦模糊图像复原
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）01-0089-01
1 离焦模糊图像成因概述
刑事数字图像处理中存在的离焦模糊现象的形成大致由两种因素造成：一是摄录系统外部因素，在图像的记录过程中，摄录设备的抖动、使用过大的光圈系数或过慢的快门速度拍摄痕迹物证等在拍摄时，致使调节调焦不准确，产生离散焦模糊图像。
二是摄录系统自身因素，摄录光学系统的透镜色差/像差固有缺陷限制了摄录设备所记录的图像的分辨锐度，图像的锐度还会由于电磁波的衍射而而受到影响，拍摄时由于摄录系统的实际孔径大小有限或存在较严重的衍射效应，景物的光点成像面上成为“圆斑”，就会形成所谓的离散焦模糊图像。
刑事摄影中使用过小的光圈近距拍摄痕迹细目时，由于镜头小孔径衍射效应的增强，易产生散焦模糊图像。
2 警视通影像分析平台去高斯离焦模糊
警视通影像分析平台结合当前国内犯罪现场影像工作的特点，吸收了国内外最新的视频和图像技术，包含大量的自主研发算法，是为公安系统视听技术行业定制的专业图像和视频分析系统平台。
该平台提供了多种模糊图像的处理方法，其中包括：运动模糊、镜头模糊、散焦模糊等类型的影像去除模糊方法，还有未知类型的智能去除模糊方法，这些系统功能对模糊图像的复原处理有一定的效果。
高斯离焦模型是许多光学成像系统中常见的退化函数模型，其综合多种退化因素，是离散焦近似模型，通过对离焦模糊图像进行滤波处理就得到复原图像。
高斯离焦函数模型可消除逆滤波的奇异性，这是由于该模型的频域变换具有极少数的零点。
高斯离焦模型中二维高斯离焦函数可近似于等价于两个二维离焦高斯函数的卷积，由于反卷积算法可消除一部分噪声，那么高斯离焦模型的处理可提高原离焦模糊图像的清晰度，因此离焦高斯模型具有广泛的应用。
3 实验结果分析
本论文实验从视频录像中选用一副车牌图像，进行模糊复原处理，其中原始图像为
100×66像素的彩色车牌图像，是用Photoshop图像处理软件和警视通系统中的模糊复原的高斯离焦类型功能进行图像复原，对两种软件功能复原结果进行分析。
图像复原处理结果如图1所示：
图（b）是Photoshop软件处理结果，该软件的移除模糊功能选项在“滤镜”—“锐化”—“智能锐化”中，其中该结果图可调参数值锐化数量为500%、半径为23.9，移去模糊类型为高斯类型。
图（c）是警视通影像分析平台复原结果，该结果图去模糊方法选维纳，离焦半径调节为40，噪声程度为29.5，离焦类型选高斯。
图（b）和图（c）两结果图像比较，图（c）的复原效果明显要比图（b）理想。
模糊车牌图像的复原意义重在字符的显现，图（b）中字符显现虽不明显，但个别字符经仔细辨认可认出，在字符的轮廓上各字符间区分不够明显，对比度不强，有待对其进行进一步的增强处理，图（c）中整体字符色调一致、无变形，轮廓特征明显、字符较为清晰，容易识别，具有极高的利用价值。
实验结果原因分析：Photoshop软件是公共图像处理工具，各种图像处理算法较为简单，便于使用，以美化改善图像质量，对于模糊程度较重的图像处理不具有针对性。
警视通影像分析平台是专门处理模糊图像的工具，在各种模糊图像复原算法上比公共的图像处理软件中的复原算法有所改进，对刑事影像的分析处理更有针对性，在刑事图像工作中处理结果并不要求结果图的美观，仅要求模糊图像中有效信息的显现，以期对案件提供线索。
4 结论与模糊图像处理的探讨
（1）警视通影像分析平台在刑事模糊图像处理中具有较强的针对性，复原效果比公共图像处理工具较为理想，在实践工作中有很强的适用性，其作为刑事图像处理工具在模糊图像处理工作中的应用效益取决于对该系统功能的熟练程度和数字图像处理原理的理解。
（2）原始图像的模糊程度、信息含量的多少决定了图像复原结果，模糊图像复原技术对模糊图像的复原程度是有限的，警视通影像分析平台复原模糊图像的限度有待进一步研究。
本论文中的实验效果理想是由于原始图像较高的像素值，原始图像像素值为100×66，车牌区域像素值为34×21，并且图像本身所含信息量较大，车牌字符信息丢失少，各字符成像由点离散成面后均在可复原限度内。
（3）模糊图像处理技术在刑事图像处理工作中发挥着显著的作用，能有效的显现车牌字符、人像细节特征等信息，对发现线索、认定犯罪、迅速破案有重大意义。
但在实际工作中，刑事工作所接收的模糊图像资料广泛来源于监控录像。
监控录像系统由于多种客观复杂因
素限制，往往使录像视频资料质量低下、图像模糊不清，给图像复原工作带来极大挑战，所以在涉案影像的提取过程中一定要规范操作，防止影像的二次降质。
参考文献
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