图像质量评估的盲去模糊方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号(10)授权公告号CNCN102750679102750679B(45)授权公告日2014.07.09(21)申请号201210218310.1IMAGEMOTIONDEBLURRINGVIALEARNINGANO-REFERENCEIMAGEQUALITYMEASURE.(22)申请日2012.06.28《IEEEInternationalConferenceonImage(73)专利权人西安电子科技大学Processing,2007》.2007,第4卷第405-408页.地址710071陕西省西安市太白南路2号徐宗琦等.一种盲复原图像振铃效应的后处(72)发明人王爽焦李成李源梁冲理与质量评价方法.《计算机应用》.2007,第27季佩媛李婷婷郑喆坤卷(第4期),第986-988页.(74)专利代理机构陕西电子工业专利中心审查员徐晓艳61205代理人王品华朱红星(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)(56)对比文件CN102073993A,2011.05.25,全文.US2011/0044554A1,2011.02.24,全文.Wen-HaoLee等.ITERATIVEBLIND权权利要求书2页利要求书2页说明书6页说明书6页附图3页附图3页(54)发明名称图像质量评估的盲去模糊方法(57)摘要本发明公开了一种图像质量评估的盲去模糊方法，主要解决大多数图像在迭代去模糊过程中产生的失真和划痕问题。其实现过程为：(1)将模糊核vk初始化为高斯脉冲函数，将评估图像yk初始化为模糊图像z，设置初始迭代索引k＝0，最大迭代次数为kmax；(2)求解图像yk并对其进行去噪；(3)对图像yk进行质量评估，如果质量评估值k是当前最小值，则保存y并设置为最优图像yA，否则求解模糊核vk并对其进行去噪；(4)设置k＝k+1，如果k＞kmax，则进行步骤(5),否则返回步骤(2)；(5)用高斯函数H卷积图像yA得到图像yB，再用全变分迭代法对yB进行非盲去模糊得到最终的去模糊图像F。本发明能够恢复出清晰的图像，减少振铃效应和失真，并能修复在迭代过程中产生的图像划痕，可用于对各种模糊图像进行盲去模糊。CN102750679BCN1027569BCN102750679B权利要求书1/2页1.一种基于图像质量评估的盲去模糊方法，包括如下步骤：(1)输入模糊图像z；(2)设置迭代标记k＝1，迭代最大值kmax＝45，图像质量评估值Sk的初始值S0设置为1000，评估图像yk的初始值y0设置为模糊图像z，模糊核vk的初始值v0设置为高斯脉冲函数；(3)按照下列公式更新评估图像yk：k-1k其中α，λ2为两个不同的调节参数，α＝0.9，λ2＝0.00001，W为模糊核v的频域表示，W*k-1为Wk-1的共轭，Ik-1为上一次迭代求得的评估图像yk-1的频域表示，X为模糊图像z的频域表示，IFFT[·]为傅里叶逆变换，δ为评估图像yk-1的噪声方差，k-1式中，N为评估图像y的总列数，i是求和的索引号，zi是评估图像yk-1的第i列元素；(4)运用基于局部多项式置信区间交叉的方法对评估图像yk进行噪声滤波，得到去噪后的图像再对去噪后的图像进行归一化处理，得到新的评估图像(5)按以下步骤计算新的评估图像的质量评估值Sk：5a)用高斯滤波器对新的评估图像滤波，得到新的评估图像的高频部分5b)按照以下公式计算新的评估图像的质量评估值Sk：其中，|·|1表示取得图像的一范数，|·|2表示取得图像的二范数；kk-1(6)如果质量评估值S＜S，则保存新的评估图像并将该设置为最优图像yA，否则直接进行下一步；(7)按照下列公式，更新模糊核vk：k其中β，λ3为两个不同的调节参数，β＝0.6，λ3＝0.00001，I为新的评估图像的频域表示，I*k为Ik的共轭，Wk-1为上一次迭代得到的模糊核vk-1的频域表示，X为模糊图像z的频域表示，IFFT[·]为傅里叶逆变换，δ为模糊核vk-1的噪声方差，k-1式中，N为模糊核v的总列数，i是求和的索引号，zi是模糊核vk-1的第i列元素；(8)利用基于局部多项式置信区间交叉的方法对模糊核vk进行噪声滤波，得到去噪后的模糊核并且设置迭代索引k＝k+1；2CN102750679B权利要求书2/2页(9)判断k是否大于kmax，如果不是，则返回步骤(3)，如果是，则停止迭代，输出最优图像yA；(10)用窗口大小为25，方差为1.5的高斯函数H对最优图像yA进行卷积，得到卷积后的图像yB，然后用基于全变差的迭代方法对卷积后的图像yB进行非盲去模糊，得到无划痕的最终清晰图像F。2.根据权利要求1所述的基于图像质量评估的盲去模糊方法，其中步骤(4)所述的对去噪