[發(fā)明專利]圖像處理設(shè)備,圖像處理方法和程序

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010282937.4
• 申請日: 2010-09-15
• 公開（公告）號: CN102044066A
• 公開（公告）日: 2011-05-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 市橋英之;玉山研;江山碧輝;德永陽
• 申請（專利權(quán)）人: 索尼公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T1/00
• 代理公司: 中國國際貿(mào)易促進(jìn)委員會專利商標(biāo)事務(wù)所 11038
• 代理人: 李穎

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理設(shè)備，圖像處理方法和程序，尤其涉及適合于校正其中產(chǎn)生模糊的圖像的圖像處理設(shè)備，圖像處理方法和程序。?

背景技術(shù)

在現(xiàn)有技術(shù)中，存在一種校正歸因于拍攝時(shí)手抖動的圖像模糊的校正技術(shù)。?

L.B.Lucy和William?Hardley?Richardson提出的Richardson-Lucy法是這種技術(shù)的一個例子。不過，在該方法中，當(dāng)通過利用落入點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF)的頻率軸上的零點(diǎn)的頻譜來解決逆問題時(shí)，在所述零點(diǎn)出現(xiàn)放大的噪聲和振鈴。此外，當(dāng)未正確求解點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)時(shí)，例如在零點(diǎn)出現(xiàn)進(jìn)一步放大的噪聲和振鈴。?

為了避免該問題，可以使用當(dāng)通過引入增益圖來正確得到點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)時(shí)，能夠抑制振鈴的殘差去卷積技術(shù)(例如，參見“Image?deblurring?with?blurred/noisy?image?pairs”，Lu?Yuan，Jian?Sun，Long?Quan和Heung-Yeung?Shum，ACM?Transactions?on?Graphics(TOG)，v.26n.3，2007年7月)。?

不過，在現(xiàn)有技術(shù)的殘差去卷積技術(shù)中，當(dāng)在點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)中存在誤差時(shí)，難以成功地重構(gòu)圖像的結(jié)構(gòu)分量和殘差部分，從而不利地導(dǎo)致更多的振鈴。?

為了避免該問題，能夠應(yīng)用一種技術(shù)(下面稱為結(jié)構(gòu)去卷積技術(shù))，其中在基于Richardson-Lucy法的靜止畫面圖像穩(wěn)定化算法中，結(jié)合分離圖像的結(jié)構(gòu)分量和紋理分量的結(jié)構(gòu)/紋理分離濾波器。?

在結(jié)構(gòu)去卷積技術(shù)中，借助全變差濾波器(它是一種結(jié)構(gòu)/紋理分離濾波器)，其中出現(xiàn)模糊的圖像(下面稱為模糊圖像)的結(jié)構(gòu)分量和紋?理分量被相互分離，只對結(jié)構(gòu)分量進(jìn)行模糊校正，從而抑制了噪聲和振鈴的發(fā)生。?

這里，結(jié)構(gòu)分量代表構(gòu)成圖像的外形的那些分量，比如圖像幾乎不變化的平坦部分，圖像緩慢變化的傾斜部分，及被攝物體的輪廓和邊緣。紋理分量代表構(gòu)成圖像的細(xì)節(jié)的那些分量，比如被攝物體的精細(xì)圖案。于是，多數(shù)結(jié)構(gòu)分量包含在具有低空間頻率的低頻分量中，多數(shù)紋理分量包含在具有高空間頻率的高頻分量中。?

發(fā)明內(nèi)容

不過，在結(jié)構(gòu)去卷積技術(shù)中，關(guān)于紋理分量的部分信息可能丟失，從而失去圖像的細(xì)節(jié)。例如，當(dāng)結(jié)構(gòu)去卷積技術(shù)被用于對圖1中所示的其中由于手抖動而出現(xiàn)模糊的模糊圖像進(jìn)行模糊校正時(shí)，被攝物體的諸如精細(xì)圖案之類的細(xì)節(jié)丟失，如圖2中所示。因此，圖像看起來單調(diào)，僅僅具有輪廓，比如供著色的畫面，圖像分辨率的感覺被降低。?

通過調(diào)整結(jié)構(gòu)/紋理分離濾波器的參數(shù)，能夠一定程度地抑制圖像分辨率的感覺的降低。不過，由于抑制所述降低與抑制噪聲和振鈴的出現(xiàn)之間的折衷關(guān)系，難以充分抑制所述降低。?

理想的是提高因模糊校正而降低的圖像分辨率的感覺。?

按照本發(fā)明的一個實(shí)施例，圖像處理設(shè)備包括紋理提取單元，用于提取其中出現(xiàn)模糊的模糊圖像的紋理分量，和組合單元，用于組合由紋理提取單元提取的模糊圖像的紋理分量和通過校正模糊圖像的模糊而獲得的模糊校正圖像。?

還提供掩碼產(chǎn)生單元，用于提取模糊校正圖像的邊緣，沿模糊圖像的模糊的出現(xiàn)方向擴(kuò)展提取的模糊校正圖像的邊緣，并產(chǎn)生用于從組合單元的組合范圍中除去包括在擴(kuò)展邊緣中的像素的二值掩碼圖像。組合單元能夠利用掩碼圖像來組合模糊圖像的紋理分量和模糊校正圖像。?

掩碼產(chǎn)生單元還能夠衰減掩碼圖像的高于預(yù)定閾值的頻率分量。組合單元能夠利用高頻分量被衰減的掩碼圖像，組合模糊圖像的紋理?分量和模糊校正圖像。?

按照本發(fā)明的又一個實(shí)施例，圖像處理方法包括下述步驟：借助圖像處理設(shè)備，提取其中出現(xiàn)模糊的模糊圖像的紋理分量，及組合提取的模糊圖像的紋理分量和通過校正模糊圖像的模糊而獲得的模糊校正圖像。?

按照本發(fā)明的再一個實(shí)施例，程序使計(jì)算機(jī)執(zhí)行包括下述步驟的處理：提取其中出現(xiàn)模糊的模糊圖像的紋理分量，及組合提取的模糊圖像的紋理分量和通過校正模糊圖像的模糊而獲得的模糊校正圖像。?

按照本發(fā)明的實(shí)施例，提取其中出現(xiàn)模糊的模糊圖像的紋理分量，并組合提取的模糊圖像的紋理分量和通過校正模糊圖像的模糊而獲得的模糊校正圖像。?

按照本發(fā)明的實(shí)施例，能夠提高因模糊校正而降低的圖像分辨率的感覺。?

附圖說明

圖1圖解說明模糊圖像的一個例子；?

圖2圖解說明通過應(yīng)用結(jié)構(gòu)去卷積技術(shù)校正圖1的模糊圖像而獲得的圖像；?

圖3是應(yīng)用本發(fā)明的實(shí)施例的圖像處理設(shè)備的方框圖；?