一种基于局部极值约束的总差分非盲图像去模糊方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115272106A(43)申请公布日2022.11.01(21)申请号202210799112.2(22)申请日2022.07.06(71)申请人大连海事大学地址116026辽宁省大连市高新园区凌海路1号(72)发明人宋梅萍李兰李芳(74)专利代理机构大连东方专利代理有限责任公司21212专利代理师李馨(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)权利要求书1页说明书6页附图3页(54)发明名称一种基于局部极值约束的总差分非盲图像去模糊方法(57)摘要本发明公开了一种基于局部极值约束的总差分非盲图像去模糊方法，包括：根据图像暗通道定义获得退化图像的暗通道，对暗通道中元素为零的位置赋予一个大于零的极小值，获得退化图像的局部极值；根据退化图像的局部极值与图像局部结构之间的关系，构建局部极值约束，根据局部极值约束强化图像的空间局部结构，构建两种局部极值约束的总差分模型；提出基于局部极值约束的总差分图像去模糊方法，采用该方法恢复图像的固有空间局部结构得到恢复图像。该方法利用图像局部极值强化图像的结构信息，联合总差分模型恢复退化图像，从而有效恢复图像的固有空间局部结构。CN115272106ACN115272106A权利要求书1/1页1.一种基于局部极值约束的总差分非盲图像去模糊方法，其特征在于包括：根据图像暗通道定义获得退化图像的暗通道，对暗通道中元素为零的位置赋予一个大于零的极小值，获得退化图像的局部极值；根据退化图像的局部极值与图像局部结构之间的关系，构建局部极值约束，根据局部极值约束强化图像的空间局部结构，构建两种局部极值约束的总差分模型；提出基于局部极值约束的总差分图像去模糊方法，采用该方法恢复图像的固有空间局部结构得到恢复图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述局部极值约束采用如下方式获取：将暗通道中的零元素位置赋予一个大于零的极小值其中B表示波段数，i和q表示像素的位置，表示中心位于i处的像素块，Xj是第j波段τ为大于0的常数，τ＝10‑6，如果X是灰度图jj像，则有minj∈{1,...,B}X(q)＝X(q)。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述两种局部极值约束的总差分模型采用如下方式建立：对于灰度图像，所述局部极值约束的总差分模型的表达方式为：对于高光谱图像，所述局部极值约束的总差分模型的表达方式为：其中，j＝1,2,…,B表示第j个波段，C0为图像局部极值，其定义为式(1)。2CN115272106A说明书1/6页一种基于局部极值约束的总差分非盲图像去模糊方法技术领域[0001]本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于局部极值约束的总差分非盲图像去模糊方法。背景技术[0002]图像模糊是导致图像质量差的主要原因之一，它会删除图像中的重要细节，比如图像边缘。非盲图像去模糊是从由已知模糊核生成的模糊图像中恢复潜在的清晰图像，这是成像中常见但具有挑战性的逆问题。非盲图像去模糊是一个不适定问题，噪声和带限模糊核的存在使该问题的解不唯一。这使得很难从单个模糊观察中估计潜在的清晰图像，即使模糊核是已知的。[0003]图像去模糊是提高图像质量的关键步骤。由于图像去模糊本质上是不适定的，因此采用正则化技术使其适定。在正则化框架中，利用能有效表征原始图像固有属性的良好图像先验模型，可以得到高质量的复原图像。再过去的几十年中，各种基于正则化的去模糊方法应运而生。其中，总差分模型因其出色的保留显著边缘的能力而被广泛使用，但是它同时也平滑了图像的细节。发明内容[0004]根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种基于局部极值约束的总差分非盲图像去模糊方法，具体包括如下步骤：[0005]根据图像暗通道定义获得退化图像的暗通道，对暗通道中元素为零的位置赋予一个大于零的极小值，获得退化图像的局部极值；[0006]根据退化图像的局部极值与图像局部结构之间的关系，构建局部极值约束，根据局部极值约束强化图像的空间局部结构，构建两种局部极值约束的总差分模型；[0007]提出基于局部极值约束的总差分图像去模糊方法，采用该方法恢复图像的固有空间局部结构得到恢复图像。[0008]进一步的，所述局部极值约束采用如下方式获取：[0009]将暗通道中的零元素位置赋予一个大于零的极小值[0010][0011]其中B表示波段数，i和q表示像素的位置，表示中心位于i处的像素块，Xj是第j波段τ为大于0的常数，τ＝10‑6，如果X是灰jj度图像，则有minj∈{1,...,B}X(q)＝X(q)。[0012]进一步的，所述两种局部极值约束的总差分模型采用如下方式建立：[0013]对于灰度图像，所述局部极值约束的总差分模型的表达方式为：3CN115272106A说明书2/6页