攝像頭屏蔽器不會讓圖像模糊

    當你是一個鏡頭迷時，像�？低�視的Darkye這樣的一塊玻璃代表著某種神秘和奇妙的東西，它是一個鏡頭，能夠從戴著它的相機攝像頭中獲得盡可能最好的性能，并且回答了一個祈禱，即當涉及到鏡頭時，鏡頭質量將停止滑向低成本的深淵平原，一分錢一分貨。在Darkeye的例子中，你要為你得到的東西付費——它是$A810列表，所以這是一個特定于應用的鏡頭。也許我應該承認在這一點上存在利益沖突，我擁有大約20個手動鏡頭-素數和變焦-并且受制于手動變焦和聚焦的金屬干擾器。

    這種激情讓我們很難客觀地看待Darkeye，它看起來像Sigma溫暖的17-50 Ex HSM DX zoom和尼康略顯柔軟但色彩絢麗的25-50 AI-s reporter的愛子。在本次測試的機艙中，�？低�視的攝像頭Darkfighter DS-2CD6O2OFHWD（-A），由中央安全分發公司和Ingram Micro在本地分發。Darkfighter有一個2MP 1/2英寸的逐行掃描CMOS監控傳感器，具有60fps、120dB的WDR和3D DNR數字降噪功能，以及其他一些很酷的功能。這包括�？低�視的智能技術，包括人臉檢測、入侵檢測、線路交叉檢測和目標計數、車載ANPR分析、智能除霧和EIS（電子圖像穩定）。手持相機在弱光條件下獲取的圖像屏蔽器通常模糊，因此需要穩定的姿勢和較長的曝光時間來緩解這一問題。

    盡管在圖像去模糊方面已經取得了重大進展，但由于無法提取足夠數量的顯著特征進行模糊核估計，最先進的方法在弱光圖像上往往失敗。另一方面，光條紋是弱光圖像中的常見現象，在現有方法中尚未得到廣泛的研究。在這項工作中，我們提出了一種監控攝像頭成像算法，利用光條紋，以促進去模糊低光圖像。光條紋通常存在于弱光模糊圖像中，包含有關相機運動和模糊核的豐富信息。本文提出了一種用于核估計的光條紋檢測方法。我們引入了一個非線性模糊模型，該模型明確地考慮了光條紋和相應的干擾器光源，并將它們作為優化框架中估計模糊核的約束條件。在實際應用中，將該算法擴展到處理非均勻模糊圖像。實驗結果表明，該算法對真實弱光圖像的去模糊效果優于現有的去模糊方法。