基于变焦原理的图像清晰化处理在交通事故鉴定中的应用

焦培峰，樊继宏，赵卫东，李冬日，缪启锋，张美超

（1.暨南大学司法鉴定中心，广东 广州 510632；2.南方医科大学基础医学院 人体解剖学教研室广东省医学生物力学重点实验室，广东 广州510515；3.南方医科大学法医学院 广东省交通事故鉴定工程技术研究中心，广东 广州510515）

道路交通事故鉴定中，视频资料是最重要的鉴定检材之一，往往对鉴定具有决定性的意义[1-2]。然而由于设备自身、天气、环境等诸多因素影响，很多时候委托方提供的视频检材不够清晰，尤其是距离摄像头较远处的景物更容易模糊，导致此类视频检材的证据力不强，无法进行定量分析，甚至不能作为鉴定依据。

数字图像处理领域有很多算法可以进行模糊图像的清晰化处理，但此类方法多数针对的是特定理想情况，而实际工作中图像产生模糊的原因千差万别，因此仅仅依靠算法处理具体问题时常收效甚微。举一典型例子，拍摄快速经过的车辆会产生运动伪影，实际工作中警方很多时候需要对这类照片进行还原以追查车辆，但多数无功而返。究其原因，警方能提供的只有一张或少数几张照片，照片中有灯光、环境等很多干扰因素，仅仅利用图像处理算法很难得到理想结果。值得庆幸的是，在事故鉴定工作中，鉴定人可以利用很多方法对现场及车辆等进行复勘，以获得更多有针对性的数据资料来协助处理不够理想的视频图像。

针对由于抖动或视野较远而产生的视频图像模糊，本文利用近景摄影测量原理中内外参数与成像内容及成像平面的关系，在拍摄模糊视频的原位置改变焦距重新拍摄局部清晰照片图像，再对模糊视频的截图与清晰照片进行配准，最后以图像融合来处理视频截图中的模糊区域，以达到使其局部清晰化的目的。

1 材料与方法

1.1 仪器

数码相机（canon 600D），三角固定架，Matlab R2014a，Photoshop CS2。

1.2 方法

在6个不同位置拍摄6组图像，每组3幅，焦距从短变长，每组照片拍摄时相机位置固定但角度可调整，获得远景近景清晰度不同的照片。每组第一幅图像局部经高斯模糊后作为实验图像，原始图像为对照图像，利用同组第二幅或第三幅图像对实验图像进行清晰化处理，最后与对照图像进行比较分析。

1.2.1 实验流程（图1）

图1 实验流程图

1.2.2 实验过程

在6个不同位置安置三脚架和相机，调整焦距由短变长，用相机拍摄6组，每组3张照片，照片图像中央区域均选取了一个明显标志物。

拍摄完成后，对6组图像进行处理，以第一组图像为例说明。以第一张照片图像作为研究对象，在Photoshop中对其进行局部高斯模糊处理，选择区域羽化值为10像素，模糊半径5像素，生成实验图像，原图像为对照图像（图2～3）。

图2 第一幅照片原图像（对照图像）

图3 第一幅照片模糊后（实验图像）

1.2.3 图像处理过程

在Matlab中将第二幅或第三幅图像与实验图像进行局部配准和融合处理。具体方法为：基于两幅图像中比较清晰的部分，利用开源代码imagematching对两幅图像进行配准，配准完成后将第二幅或第三幅图像进行缩放和旋转处理，再与第一幅图像进行融合，结果如图4~5所示。

图4 第二幅图像

图5 配准及融合后结果

1.3 结果比较

将处理后图像与对照图像进行比较，取3处明显标志点，如图2中足球门的右上角，结果显示标志点平均偏差小于1像素，可认为处理后的图像与原图基本相同。

2 案例应用

图6为某高速路上发生追尾事故时的监控截屏，委托要求为车速计算。图6显示为1倍变焦视频，该监控设备架设于高架桥边约18 m高处，由于地面震动及风力等原因有轻微晃动，导致视频中远方的地面标志线模糊不能分辨。现场复勘时，监控恰失灵不能做现场还原实验，于是采用变焦方法对模糊视频进行了处理。

这起交通事故的鉴定，方法考虑仍是找出明显标识来进行距离定位。复勘时，提取了事发后两日该监控器不同焦距下的视频，1倍变焦视频中显示的事发区域很模糊，而2倍及3倍变焦视频，该区域较为清晰。通过配准和图像几何变换，将3倍变焦视频截图与1倍视频截图融合，获得了理想的效果，图7为三倍变焦图像，图8为融合图像，图9为融合错位图像。最后用此图像为背景，根据地面白虚线信息为事故车辆事发时车速进行了计算。

图6 事发时视频截图

图7 三倍变焦视频截图

图8 清晰化后图像

图9 融合前图像（错位）

3 讨论

摄像机近景摄影测量原理中，摄像机的内参数和外参数决定了成像内容和成像质量。内参数主要为焦距、主点坐标、坐标轴倾斜参数及畸变，而外参数主要为相机空间位置及镜头轴向位置。根据此原理，用同一台照相机，以不同焦距的镜头在同一位置拍摄同一景物，镜头焦距的改变，使得成像平面变化，结果远处和近处景物的成像清晰度不同[3]。运用此原理，当原始视频清晰度不够的时候，可以通过调整相机内参数焦距使得成像平面改变，达到使感兴趣区域成像清晰的目的，具体做法就是在不同焦距下重新拍摄清晰的图像来恢复原始图像中的模糊区域。在实际运用中需要注意的是，拍摄过程中摄像机位置不能改变，镜头角度可有适当变化，具体做法就是重新拍摄的照片必须在与原视频图像相同位置获取，这样才能保证变焦图像能与原始图像匹配，事故鉴定中的摄像头多为固定摄像头，因此这一点很容易满足。从我们的实验来看，越靠近图像中央区域的部分越容易配准融合，周边区域由于镜头畸变等原因需要更进一步的去除畸变处理。

交通事故鉴定中，图像处理带来的误差应该结合案情具体考虑，如本文实验中足球门一角的像素点误差在1像素之内，根据球门钢柱的宽度考虑，此误差代表的距离应小于5cm。如上所述，图像清晰化之后的误差往往以像素位置考虑，而实际工作中常常需要考虑的是实际距离，这其间的度量关系，应具体问题具体分析。

图像配准的过程利用Photoshop等软件也能完成，只是需要更多的时间来调整和比较，对于大部分的图像来说，商业软件处理也是很好的选择。实际工作中，如果原设备完好可用，利用原设备来做还原实验是最好的选择，但如果原设备无法使用，则可在原设备位置进行拍摄，由于拍摄位置差异产生的误差需要具体分析。此外由本文还可看出，照片需要有一定的清晰范围，如果全图像都模糊，那么配准过程都无从谈起，更遑论局部清晰化。

本文实验及实际案例中的照片图像均较清晰且像素值高，因此局部清晰化结果也较为理想。在鉴定实践中，由于获得的图像质量参差不齐，因此要根据实际情况选取合适的图像或视频截图，在考虑误差允许的情况下满足委托方的需求。本文所用的方法还需要更系统的研究，这将是我们下一步工作的重点。