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。我们可以从以上两个成因中看出，外界因素对于模糊图像的影响最为直接。曝光不足、曝光过度、恶劣天气、噪声干扰都会使得图像的质量下降，并且由于储存设备本身在对图像进行压缩之后，也会在一定程度上压缩图像的相关细节。因此，在这些情况下，我们就需要对模糊图像进行复原。

2 模糊图像复原技术及其应用

图像复原是指通过改善和恢复低质量的图像而减少降质图像带来的影响。这在司法、刑事侦破领域十分重要。目前，在刑事侦查中，模糊图像复原主要用于变形图像矫正、物证修复、去除干扰、局部复原等四个方面。

2.1 变形图像矫正

变形图像矫正，也就是利用数字技术对图像变形进行矫正复原。为了真实再现物体的空间关系，反映各物体之间的原始状态，通常采用数字技术对变形的图形进行复原矫正。例如，通过几何变形矫正，去除圆柱体上被拍摄对象的变形或者对于相机倾斜拍摄造成的变形都可以进行复原矫正。

在刑事侦查过程中，变形图像矫正可以真实地反映被提取对象（鞋印、手纹）的图像，复原后的结构比较准确。

2.2 物证修复

物证修复，即对于受到光线不均等外界影响的图像进行修复。当侦查所需的图像出现由于光线以及反射因素造成的图像深浅不一的情况时，可以利用图像复原技术进行局部或者整体修复。在具体的侦查工作中，经常遇到指纹、掌纹等物证由于光的影响出现局部模糊、色调不一、明暗对比强烈的情况，利用数字复原技术可以局部调亮、调节色彩反差，通过图像调节、羽化实现复原。而整体性修复则是对于物证痕迹较弱、真实性较差的图像进行均衡化以及对比度的调整来增强图像、还原色度减少图像中的外界影响导致的图像模糊。

2.3 去除干扰

去除干扰，也就是通过去除干扰消除图像上的干扰因素，提高图像的分辨率。在刑事侦查过程中，如果案件物证附着了血迹以及指纹等，很有可能使得图像的颜色、形态出现变形或者模糊。因此，在这种情况下，就可以通过数字技术分离色彩、数字滤波消除外界因素对于图像的影响。比如，通过低通或者高通数字滤波增强图像的细节，提高图像的质量；去除不利的背景，进行局部灰度扩展，显现隐藏痕迹，在较暗背景中增强图像；通过数字滤波技术去除规则条纹背景，减少背景干扰；通过调节图像的透明度，滤除不规则背景，调节X值、Y值可以去除图像中的重复性元素减少干扰；通过去除背景干扰色自动将图像的主题加以突出，有利于掌握物证的具体特征；利用颜色选取等工具，将图像中需要清除的颜色去除，减少背景干扰。

2.4 局部复原

局部复原，是指利用逆图像退化技术恢复图像的原始状态。通过这种技术，可以在监视系统中有效地识别模糊的图像，尤其是针对宾馆、高速路口、银行等地监控设施，通过逆图像退化技术复原运动中的模糊图像；通过数字滤波对模糊系数、运动参数进行调速，减少图像的损伤。而对于散焦的模糊图形，通过数字滤波对图像进行散复原——先选定一个区域的参数进行处理，之后调节参数值，然后对整个图像进行处理。对于监控录像中因物体运动而产生的模糊

图像，可以利用动态多帧进行融合处理，修复图像。对于因噪声干扰而产生的模糊图像，可以通过代数运算的方法，求图像的平均值降噪来复原图像。

3 在应用过程中存在的问题

通过以上论述，我们可以看出：模糊图像复原技术已经在实践中有了充分的应用以及较快的发展，在复原模糊图像的技术上日趋成熟。但是在实际的工作中，还是存在一些问题。例如对于模糊图像的不同类型需要有针对性的算法，因为一种算法只能对应解决一种模糊图像。这样不利于处理由多种因素造成的模糊图像。另外，在复原技术的应用中包含了大量的参数，由于技术方面的限制，绝大多数参数的设置还是由人工经验进行选定，这就在一定程度上增大了处理图像的主观性。在实际的处理过程中，应该选定合理的操作流程。在这个方面，我们在处理和复原模糊图像时还需要不断的尝试。

参考文献

[1]禹晶，徐东彬，廖庆敏.图像去雾技术进展[J].中国图象图形学报，2011，16（（9）：1561-1576.

[2]张震，曹军梅.网络取证系统的技术分析与模型实现[J].中国公共安全（学术版），2006，（1）：81-85.

[3]陈勇兵，郭晓云，沈未名.一种鲁棒性的基于运动估计的自适应时空域视频去噪算法[J].计算机应用，2006，26（8）：1882-1887.

〔编辑：胡雪飞〕