[發明專利]基于稀疏性度量的圖像盲去模糊方法

有效

• 申請號: 201210218306.5
• 申請日: 2012-06-28
• 公開（公告）號: CN102800054A
• 公開（公告）日: 2012-11-28
• 發明（設計）人: 王爽;焦李成;李源;梁沖;季佩媛;王敏;鄭喆坤
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

1.一種基于稀疏度測量的圖像盲去模糊方法，包括如下步驟：

(1)利用基于圖像梯度分布法和基于先驗特性法，分別得到2個基本的初始模糊核k_f和k_s；

(2)利用基本初始模糊核k_f和k_s，構建模糊核字典k_d：

2a)初始化模糊核k_f的線性加權系數α＝0，模糊核k_s的線性加權系數β＝1，設置迭代索引的初始值i＝1;

2b)按下面公式形成模糊核字典k_d中的元素kⁱ：

kⁱ＝α×k_f+β×k_s，

其中，i∈1,2,...10，代表模糊核字典k_d中的十個元素的索引；

2c)改變索引：i＝i+1，并且改變線性加權系數的值：α＝α+0.1，β＝β-0.1;

2d)判斷是否α＝1或者β＝0，如果是，則輸出模糊核字典k_d＝{k¹,k²....k¹⁰}；否則，返回步驟2b)；

(3)從原始模糊圖像y中選取大小為40×40，且帶有圖像邊緣的圖像塊P，分別用模糊核字典k_d＝{k¹,k²....k¹⁰}中的每個元素k¹,k²....k¹⁰分別對圖像邊緣的圖像塊P采用Lucy-Richardson方法進行預處理，得到對應的十個預處理后的圖像塊C¹,C²,C³...C¹⁰；

(4)計算預處理后的每個圖像塊Cⁱ的稀疏度：

4a)運用matlab軟件中的reshape函數，把圖像塊Cⁱ拉成一列，得到向量?

4b)把向量?中的元素m_k，k＝{1,2,3...N}從小到大的排列，得到?

4c)通過下面的公式計算出圖像塊的稀疏度：?

其中，N是向量?中的元素的總個數，k是進行和運算的索引號，||·||是取向量的模值；

(5)在十個預處理圖像塊C¹,C²,C³...C¹⁰對應的十個稀疏度S¹,S²,S³...S¹⁰中，找到最大的稀疏度S^max所對應的圖像塊C^max；再取出該圖像塊C^max所對應的模糊核字典中的元素k^max；

(6)把k^max作為最終模糊核，用非盲去模糊的算法L0-abs對原始模糊圖像進行去模糊，得到最終結果F。

2.根據權利要求1所述的基于稀疏度測量的圖像盲去模糊方法，其中步驟(3)所述的對帶有圖像邊緣的圖像塊P采用Lucy-Richardson方法進行預處理，是通過matlab中的deconvlucy函數獲得，具體表達式如下：

Cⁱ＝deconvlucy(P,kⁱ)，

其中，kⁱ是模糊核字典中的元素，Cⁱ是得到的預處理后的圖像塊，i∈1,2,3...10。

3.根據權利要求1所述的基于稀疏度測量的圖像盲去模糊方法，其中步驟(6)所述的用非盲去模糊的算法L0-abs對原始模糊圖像進行去模糊，是通過調用matlab中的L0工具箱里的L0-abs函數獲得，具體表達式如下：

F＝L0-abs(y,k^max,sigma,rep,Niter)，

式中，y代表原始的模糊圖像，k^max為最終模糊核，sigma是控制圖像平滑度的因子，對于無噪的圖像的去模糊sigma取值為3，對于加噪的圖像去模糊的sigma取值為5，rep是稀疏表示類型，其數值為3，Niter是迭代次數，其數值為50，F就是最終的盲去模糊的結果。?