[發(fā)明專利]一種基于超拉普拉斯先驗(yàn)約束的圖像解卷積方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210157715.9
• 申請(qǐng)日: 2012-05-17
• 公開（公告）號(hào): CN102708551A
• 公開（公告）日: 2012-10-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 謝立;胡玲玲
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 張法高

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理，尤其涉及一種基于超拉普拉斯先驗(yàn)約束的圖像解卷積方法。

背景技術(shù)

隨著現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)的發(fā)展以及圖像成像設(shè)備的普及，數(shù)碼相機(jī)等圖像采集工具在人類日常生活中越來(lái)越常見。而由于數(shù)字圖像的采集過(guò)程中，在數(shù)碼相機(jī)等采集設(shè)備的長(zhǎng)曝光時(shí)間內(nèi)的相機(jī)晃動(dòng)常常會(huì)使得到的圖像變得模糊。對(duì)于圖像獲取來(lái)說(shuō)，很多場(chǎng)景如交通監(jiān)控等只是瞬間發(fā)生，無(wú)法重現(xiàn)，如果被捕捉到的圖像記錄中有重要的文字等標(biāo)識(shí)信息可能會(huì)因?yàn)閳D像的模糊而無(wú)法辨認(rèn)。因此，如何復(fù)原模糊圖像顯得越來(lái)越重要。

通常，我們將模糊圖像表達(dá)為清晰圖像與模糊核的卷積再加上噪聲的形式。根據(jù)模糊核是否已知，解卷積可分為盲解卷積和非盲解卷積。近年來(lái)，出現(xiàn)了各種模糊圖像解卷積的方法，非盲解卷積主要包括一些經(jīng)典的方法如維納濾波、卡爾曼濾波、約束最小二乘法、Richardson-Lucy（RL）算法等，這些方法在圖像去模糊過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)較嚴(yán)重的振鈴效應(yīng)和噪聲放大等問(wèn)題。另外還有一些使用了圖像的先驗(yàn)假設(shè)來(lái)約束求解過(guò)程，如稀疏先驗(yàn)、拉普拉斯先驗(yàn)、超拉普拉斯先驗(yàn)等。這些算法雖然可以較好的抑制振鈴效應(yīng)并減少噪聲，但是得到的圖像會(huì)過(guò)于平滑，部分圖像細(xì)節(jié)丟失。盲解卷積方法因?yàn)槟：宋粗兊酶訌?fù)雜，通常都先進(jìn)行模糊核的估計(jì)，然后使用非盲解卷積的方法進(jìn)行圖像去模糊。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于超拉普拉斯先驗(yàn)約束的圖像解卷積方法。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

基于超拉普拉斯先驗(yàn)約束的圖像解卷積方法包括如下步驟：

1）由于圖像采集過(guò)程中的相機(jī)抖動(dòng)引起的圖像運(yùn)動(dòng)模糊通常表達(dá)為清晰圖像與模糊核的卷積再加上噪聲的形式，

B=K⊗I+N---(1)]]>

式（1）中，B表示模糊圖像，K表示模糊核，I表示未模糊清晰圖像，N表示噪聲，表示卷積操作，B和K已知，模糊核具有空間移不變性，即模糊圖像的全圖受同一個(gè)模糊核函數(shù)的影響；

2）利用超拉普拉斯先驗(yàn)約束解卷積過(guò)程得到一個(gè)參考圖像，參考圖像相對(duì)于利用標(biāo)準(zhǔn)Richardson-Lucy解卷積得到的圖像平滑，但是圖像解卷積過(guò)程中易出現(xiàn)的振鈴效應(yīng)和噪聲放大得到了好的抑制，

超拉普拉斯先驗(yàn)約束正則項(xiàng)形式為：

RL(I)=exp(-1η|▿I|d)---(2)]]>

其中d為控制分布形狀的參數(shù)，η為圖像噪聲的方差，

得到圖像解卷積的迭代更新公式為：