图像复原在金融认证中的应用研究

作者| 孙圣姿 陈文标 余圣钻

责任编辑|王孔平

当前，中国在金融科技领域的发展速度已处于全球前列，金融与科技的结合产生的科技金融及其在金融领域的应用也越来越广泛。随着智能技术的发展，金融领域对于新技术的跨界融合程度在不断提高。非面对面开立账户，线上或移动支付、开发各类金融App……各类金融服务在为客户提供便捷性的同时，也需要客户提供相应的身份认证作为交易安全性和唯一性的重要保障。

通常情况下，线上金融业务需要客户提供其身份信息时，由于各种不确定因素的影响，客户临时拍摄出的照片的清晰程度并不理想，由于拍照时的人为抖动造成图像模糊，或者由于光线及背景颜色的影响使得图片对比度不高，造成图像降质，难以被系统识别出来，进而影响相关业务的办理，无法提供相应的支付、转账服务。针对此类问题，需要及时进行图像的还原处理，使其尽可能恢复到最清晰的状态。因此，对模糊图像的复原方法进行一定程度的研究，显得十分必要。

在研究各类方法的基础之上，将图像复原的处理过程运用二维变分模态分解与自适应中值滤波去噪方法，对图像进行预处理，最大程度上消除噪声对复原过程的影响。同时，将模糊图像数值化，运用高频区域下稀疏先验的正则化方法对模糊核进行估计，根据评价指标对其进行准确度的检验。此外，利用改进的全变分正则化盲反卷积算法构建点扩散函数，完成对模糊图像的复原实验。同时，对模型中的模糊核函数适当修正，使得复原效果更加理想。对于身份认证过程中模糊图像的处理，较好地完成了使其清晰度最大化的过程，达到了较为理想的复原效果。同时根据已有的算法，对其进行适当改进，使得效率与准确性均有一定程度上的提高，此技术应用于金融领域，在一定程度上解决了金融身份认证相关的一类实际问题。

金融认证中的痛点问题

随着互联网金融的发展，金融行业呈现出金融消费者日益升级的支付结算需求与银行业创新发展的不充分和不均衡的矛盾。消费者非面对面的支付结算需求不断升级，通过移动端非面对面办理金融支付结算业务成为一种互联网金融业态的新的发展趋势，解决非面对面业务的身份认证问题就成为关键点，也是痛点。通常，在开立账户时，银行不仅要求申请人上传身份证的复印件图片，还会要求申请人现场拍摄一张动态的照片，以防止PS照片等造假手段骗取银行账户，对于这些照片的数字图像比对和处理就成为新的课题。

现代图像复原技术的应用愈加广泛，其主要内容即对一些由于不可控因素造成的图像模糊的问题进行处理，使其最大程度恢复到最初的清晰状态。图像的抖动、失真、噪声的干扰等均会造成图像降质。随着嵌入式技术的快速发展,图像采集与处理技术已经广泛应用于各项领域中。图像复原技术就是典型的代表，图像复原，是指利用退化过程的先验知识，恢复已被退化图像的原始面目。图像复原模型可以利用连续数学和离散数学处理，处理项的实现可在空间域进行卷积，或在频域进行相乘。图像的复原过程可以看成是一个反卷积的问题，属于数学物理问题中的一类“反问题”，反问题的一个共同的重要属性是其病态，即其方程的解并不是连续地依赖于观测数据。目前，国内外许多专家学者针对图像模糊的处理提出了各种优化算法，尽可能最大程度上完成图像初始状态的还原。

自然场景下的图像模糊类型主要有运动模糊、散焦模糊、高斯模糊等，造成模糊的原因不同，给复原过程带来了较大困难。而运动模糊的分支下，又包含直线模糊、旋转模糊、非参数运动模糊等。事实上，在去进行模糊处理前很难正确将图像的模糊类型确定。图像恢复不同于图像增强，图像恢复的首要任务是要利用数学模型展现出图像的退化过程，根据先验知识确定出点扩散函数（PSF），进行退化的反演绎；进而选取最为合适的复原算法，进行仿真实验，根据实验结果反复修正，得到最终的复原结果。

参考文献：《图像去噪中几种优化算法的相关研究》（杨昊）、IEEE Transactions on Signal Processing（Dragomiretskiy, K. and D. Zosso, Variational Mode Decomposition.）、《基于单幅图像的模糊去除及质量评价研究》（王伟）、《A Generalized Iterated Shrinkage Algorithm for Non-convex Sparse Coding》（Zuo, W., et al.）、《Fintech研究综述》（张兴）、《一种图像去模糊正则化恢复算法参数确定方法》（吴玲达、郝红星）、《基于正则化方法的图像复原算法研究》（徐大宏）、《金融科技的发展历程与核心技术应用场景探索》（巴曙松、白海峰）。

孙圣姿、陈文标是武汉理工大学理学院数学基地班1501学生，余圣钻是该学理学院统计1502班学生。国家级大学生创新创业训练计划项目批复编号：20171049714005。

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