一种基于超拉普拉斯先验的图像盲去模糊方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106339996A(43)申请公布日2017.01.18(21)申请号201610814545.5(22)申请日2016.09.09(71)申请人江南大学地址214122江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号(72)发明人孔军卢克赛蒋敏拜力丹王晓锋汤磊(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图6页(54)发明名称一种基于超拉普拉斯先验的图像盲去模糊方法(57)摘要本发明公开了一种基于超拉普拉斯先验的图像盲去模糊方法，包括以下步骤：读入模糊图像；然后对其构建图像金字塔；将第一层金字塔图像作为初始的中间图像；由中间图像求解显著性边缘，再通过显著性边缘计算模糊核，接着由模糊核求解中间图像；判断该层模糊核与中间图像是否满足迭代更新的停止条件，若不满足则继续迭代更新，否则进入金字塔的下一层，并将上一层最后求得的中间图像作为下一层的初始中间图像；将金字塔最底层模糊核作为该模糊图像对应的最优模糊核，结合本发明估计的最优模糊核，基于非盲去模糊方法即可实现图像的复原。本发明通过提高中间图像的估计效果，来增加模糊核估计的准确度，最终提高图像复原的质量。CN106339996ACN106339996A权利要求书1/2页1.一种基于超拉普拉斯先验的图像盲去模糊方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤一、读入单幅模糊图像B，判断B是否为灰度图像，若不是灰度图像则对B进行灰度化处理；步骤二、对B构建图像金字塔n为图像金字塔的总层数，i为图像金字塔的当前所在层，且i初始为1；将作为第一层初始的中间图像I1；步骤三、由中间图像Ii求得显著性图像边缘步骤四、由显著性图像边缘更新模糊核k，通过进行求最优解k，表示第i层金字塔图像的梯度，γ为权值；步骤五、由模糊核k更新中间图像Ii，通过进行求最优解Ii，表示第i层中间图像的梯度，p表示超拉普拉斯分布函数的参数，λ为权值；步骤六、判断第i层内模糊核与中间图像迭代更新的次数j是否达到预设最大迭代次数m，若达到则执行步骤七，否则迭代次数j加1且返回步骤三，j的取值为1到m；步骤七、判断层数i是否达到金字塔第n层，若达到第n层，则执行步骤八，否则层数i加1并返回步骤三，且将第i+1层的中间图像Ii+1初始化为Ii；步骤八、将第n层求得的k作为模糊图像B对应的最优模糊核K，选择合适的非盲去模糊算法复原出最终的图像。2.根据权利要求1所述的一种基于超拉普拉斯先验的图像盲去模糊方法，其特征在于，步骤五中通过步骤四求得的模糊核k来求解中间图像Ii；自然图像的梯度分布呈重尾分布，因为超拉普拉斯分布相对于高斯分布和拉普拉斯分布能更好的模拟自然图像的梯度分布情况；因此可以更有效地求解中间图像Ii，进而在与模糊核迭代求解的过程中，可以求得更佳的模糊核；中间图像Ii可通过下式求解：Tλ为权值，对于该式求解可以针对梯度引入辅助变量G＝(Gh,Gv)，则上式转化为：其中β为变化的权值，初始值定为2λ；对上式分别迭代求解Ii和G，满足迭代终止条件后，最终得到Ii，具体迭代步骤如下：(1)首先根据下式，先固定Ii，求解最优G：这里求解G的过程是求非凸稀疏最优问题，通过引入广义软阈值算子(GST)求解：2CN106339996A权利要求书2/2页其中表示G的最小值，表示阈值，sgn表示符号函数；(2)然后根据下式，固定G，求解最优Ii：可用最小二乘的方法求解：其中F(·)和F-1(·)分别表示快速傅立叶变换和反变换；表示快速傅立叶变换的复共轭运算；和分别表示Ii的水平和垂直梯度；若β<βmax则继续迭代，且将β变为2β；直到β≥βmax停止迭代运算，得到最终的中间图像Ii。3CN106339996A说明书1/6页一种基于超拉普拉斯先验的图像盲去模糊方法技术领域：[0001]本发明涉及机器视觉领域，特别提出了一种基于超拉普拉斯先验的图像盲去模糊方法。背景技术：[0002]图像作为人类获取信息的重要来源，在现代社会中占据着重要的地位。然而对于手持拍摄设备而言，在曝光的过程中经常会发生抖动现象，导致获取的图像变得模糊，这严重影响图像的使用及其后续的处理。图像去模糊的目的就是仅从退化了的模糊图像中恢复出清晰的、包含丰富信息的图像。模糊核是指在曝光的过程中拍摄设备因发生抖动而产生的运动轨迹。根据模糊核是否已知可将图像去模糊过程分为盲去模糊和非盲去模糊。其中，图像盲去模糊是在模糊核无法获知情形下的去模糊过程，是一个严重的不适定问题，具有很大的挑战性。图像盲去模糊最主要的任务是估计出模糊核，之后的问题就转化为了非盲去模糊问题，最终基于非盲去模糊方法实现图像的复原。图像去模糊作为数字图像处理和计算机视觉领域的重要研究课题，在摄影学、光学、天文学、医疗