图像是人类传递信息的重要媒介。近年来,公安机关监控视频系统及商用、民用摄像设施逐步架设完备,在各类案件侦破过程中,图像已经成为非常重要的线索来源。图像的采集存储设备种类丰富,从传统胶片照相机到数码照相、摄像机、监控视频以及行车记录仪、智能手机,甚至无人机等等。在实际工作中,治安监控视频中的图像在鉴定及取证中具有不可替代的作用。治安监控视频是一种通过浏览、查找获取所需信息的高效手段,它利用高新技术客观记录当前监控范围内发生的所有事件,包括案发过程及细节等,有利于侦查人员了解案情或相关串并案件,获取犯罪嫌疑人的身高、体重、衣着、容貌等详细信息,印证嫌疑人的供述。同时,结合多个相连地段的视频监控可以获取犯罪嫌疑人的活动轨迹,锁定藏匿位置,指引侦查人员直接将其抓获,这在命案侦破中显得尤为重要。监控采集到的图像通常会有以下特点。首先,多数情况下摄像头距离观察目标较远,清晰度不高,获取的像素信息较少;其次,图像易受外界条件变化的影响。比如夜间灯光照射、刮风下雨等天气因素均会导致图像模糊;再者,目标运动速度过快也会导致摄像头难以抓拍到清晰的图像。因此,在监控设备自身性能、光照天气、观察目标运动等内外因素的综合影响下,视频分辨率低、离焦模糊、高光模糊等现象层出不穷,图像反映出的信息质量较差,达不到证据的使用要求。目前办案部门迫切需要找到更加有效的图像处理方法来提升影像证据质量。在众多的图像处理软件中,MATLAB是一种面向对象的高级编程语言,有着较为简单的语法规则和功能强大的图像处理工具箱,除了可以调用MATLAB自带的函数进行图像处理之外,还可以根据特定需求进行扩展应用。本文基于MATLAB对数字图像复原技术进行研究。本文共分为六个部分:图像复原综述、数字图像调取及采集、图像预处理技术、运动模糊图像盲复原、多帧图像超分辨率复原以及总结与展望,分别对应于文章的六个章节。第一章针对鉴定实践中视频监控及图像拍摄特点,介绍了视频图像的形成、常见的图像退化因素和图像复原的数学模型;第二章结合实例步骤,阐述了视频图像调取采集的方法和操作注意事项;第三章实现了图像灰度化并进行直方图均衡,同时根据不同图像的特点,选择性地增加中值滤波去除噪声,改善目标区域,为后续操作提供良好的条件;第四章研究运动模糊图像盲复原,在了解车牌图像特征的基础上,利用MATLAB进行运算,得到模糊图像中模糊角度和长度的估计值,以所求得的关键参数为依据,选用图像软件及不同处理算法,对比实现图像的清晰化处理;第五章主要针对低分辨率图像序列,在MATLAB环境下,基于多帧处理方法,运用SRSoftware实现纯数字车牌图像及组合车牌图像的超分辨率复原;最后一章是总结与展望。同时,本文均利用实际采集到的图像,旨在证明预处理及复原过程的有效性,为日后实践中辨认车牌细节提供有效技术支持,获取相关信息,为侦查和起诉提供方向和依据。虽然图像复原研究已取得很大的进展,但依然充满了挑战。实际案情中引起图像退化的因素复杂,只包含单一原因等理想的情形很少,故而也没有完美适用于所有类型模糊处理方法。每种算法各有优势,擅长处理的图像类型各有不同,无法片面得出哪种方法最好的判断,如何充分利用各方优势有针对性地进行处理,既是学术研究的目标,也是实践处理的最终目的,继续探寻图像检验鉴定与数学方法的结合处理,尽可能得到更优越的效果,将是今后的重要研究方向。