一种基于阵列图像的运动模糊图像复原方法.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CN106408538A(43)申请公布日2017.02.15(21)申请号201610850978.6(22)申请日2016.09.27(71)申请人邹建成地址100144北京市石景山区晋元庄路5号北方工业大学理学院(72)发明人邹建成(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T5/10(2006.01)G06T5/50(2006.01)G06T7/30(2017.01)权利要求书1页说明书3页附图4页(54)发明名称一种基于阵列图像的运动模糊图像复原方法(57)摘要本发明公开了一种基于阵列图像的运动模糊图像复原方法。该运动模糊图像复原方法，首先由同焦距阵列镜头获取运动物体某时刻的阵列图像，对获取的阵列图像以中心图像为参考图像进行多尺度特征的配准，然后对阵列图像进行基于小波的图像融合，最后用Lucy-Richardson算法去除残留的模糊信息，最终实现效果较好的运动模糊图像的复原。该发明在3×3阵列镜头上得到有效的验证，可扩展移动设备在图像复原领域的应用范围。CN106408538ACN106408538A权利要求书1/1页1.同焦距阵列镜头模组由华天科技(昆山)电子有限公司和格科微电子(上海)有限公司提供，由3×3排列的9枚子镜头组成，一次拍摄得到九幅彩色运动模糊图像。这里使用阵列镜头拍摄得到的阵列图像是必要技术特征，而阵列镜头的构造及组件不是必要的。2.根据权利要求1所述的同焦距阵列镜头拍摄运动模糊图像，算法特征包括：1)对阵列图像进行基于多尺度特征的配准；2)对阵列图像进行基于小波的图像融合；3)用Lucy-Richardson算法去除残余模糊信息。3.根据权利要求2所述的同焦距阵列镜头运动模糊图像复原方法，其特征在于将阵列图像进行图像融合，实现运动模糊图像的复原。特别的，这里的阵列图像存在视差每幅图像中模糊的程度和位置都不同，经过图像融合后，将每幅图像中清晰的部分融合成一幅较清晰的图像，在使用Lucy-Richardson算法去除残余模糊信息，得到清晰度更好的图像。4.根据权利要求2所述的基于阵列镜头的运动模糊图像复原方法，不同于基于单幅图像的复原方法，这里使用的是阵列图像，运动模糊核的估计更准确。2CN106408538A说明书1/3页一种基于阵列图像的运动模糊图像复原方法技术领域[0001]本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于阵列图像的运动模糊图像复原方法，可用于模糊图像的复原。背景技术[0002]图像复原就是研究如何从所得的变质图像中复原出真实图像，或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。造成图像变质或者说使图像模糊的原因很多，其中由于被拍摄物体与相机之间存在某种相对运动而造成的图像模糊则称为运动模糊图像。运动模糊图像中景物不清晰，不易获得感兴趣位置的信息。在日常生活中运动模糊图像普遍存在，给人们的实际生活带来了很多不便。近年来，运动模糊图像的复原成为当前计算机视觉技术中的一个热点问题。针对这个问题，许多国内外学者从不同的角度用不同的方法做了深入研究。目前提出的运动模糊图像复原的方法主要分为两大类：空域方法和频域方法。不同算法和方法在不同的情况下，具有不同的复原效果。而这些算法都是在假定的前提条件下提出的，而实际上的模糊图像，并不是一定能够满足这些算法前提，或者只满足其部分前提。图像复原关键是要知道图像退化的过程，即要知道图像退化后的图像进行复原处理非常具有现实意义。图像复原的目的就是根据图像退化的先验知识，找到一种相应的反过程的方法来处理图像，从而尽量得到原来图像的质量，以满足人类视觉系统的要求，以便观赏、识别或者其它应用的需要。[0003]运动模糊图像是图像退化的一种形式。去运动模糊就是对退化图像进行复原。图像复原就是利用退化现象中的某种先验知识，对退化的图像进行复原。实现去运动模糊的关键是要弄清楚运动模糊核，建立相应的去运动模糊的数学模型，并且按照运动模糊的逆过程对图像进行修复。由于产生图像模糊的方式有很多种，通常采用统一的数学模型对该过程进行描述。通用的数学模型描述为式(1)。[0004]g(x，y)＝h(x，y)*f(x，y)+n(x，y)(1)[0005]式(1)中，g(x，y)为模糊图像，h(x，y)为点扩散函数，f(x，y)为原始图像，n(x，y)为加性噪声，“*”为空间卷积运算。对式(1)进行傅里叶变换可以得式(2)。[0006]G(u，v)＝H(u，v)*F(u，v)+N(u，v)(2)[0007]其中G(u，v)、H(u，v)、F(u，v)、N(u，v)分别是式(1)中g(x，y)、h(x，y)、f(x，y)、n(x，y)的傅里叶变换，通过这步运算就把图像从空域变换到了频域。