便利店防盗摄像头的图像去模糊与运动补偿原理

1. 当便利店防盗摄像头拍摄快速移动的物体（如突然伸手偷窃的动作）时，由于物体运动速度超过相机曝光时间，图像会产生运动模糊。这种模糊的本质是运动物体在曝光期间于传感器上形成拖影轨迹，其数学模型可描述为点扩散函数与清晰图像的卷积运算。

2. 为解决动态模糊问题，首先需要建立模糊核估计模型。通过分析连续帧间物体的像素位移向量，结合摄像头已知的曝光参数（如1/30秒曝光时间），可计算出运动方向与模糊长度。例如伸手动作在画面上产生5像素的拖影，其模糊核可表示为沿运动方向的线性滤波器。

3. 图像去模糊采用维纳滤波反卷积技术，该算法在频率域对模糊图像进行逆滤波处理。通过傅里叶变换将图像转换到频域后，根据模糊核特性设计复原滤波器，能有效抑制噪声放大，其传递函数包含信噪比正则化项以防止病态解。

4. 对于持续运动目标，需引入运动补偿机制。基于块匹配算法计算相邻帧间物体的运动矢量，通过建立仿射变换模型预测物体轨迹，在曝光期间动态调整电子快门或通过数字图像稳定技术对模糊进行预校正。

5. 现代系统采用深度学习超分辨率去模糊网络，如采用多尺度特征融合的生成对抗网络。训练时使用清晰-模糊图像对，网络通过学习运动模糊的统计特性，能直接输出去模糊后的高帧率序列，即使在照度低于50lux的环境下仍能保持0.3以上的结构相似性指数。