[發明專利]一種新的基于卡爾曼濾波的點擴散函數估計方法

有效

• 申請號: 201210290287.7
• 申請日: 2012-08-15
• 公開（公告）號: CN102819830A
• 公開（公告）日: 2012-12-12
• 發明（設計）人: 申艷;郝曉莉
• 申請（專利權）人: 北京交通大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京正理專利代理有限公司 11257
• 代理人: 張雪梅

1.一種新的基于卡爾曼濾波的點擴散函數估計方法,其特征在于：該方法包括如下步驟：

1）選擇點擴散函數模糊后的圖像平穩區域作為點擴散函數估計區域；

2）對模糊后的圖像建立用于點擴散函數估計的Kalman狀態方程和觀測方程；

3）根據所述模糊后的圖像、狀態方程和觀測方程，計算出圖像的觀測矩陣；

4）對所述狀態方程和觀測方程中的參數進行初始化；

5）根據步驟3估計的觀測矩陣、狀態方程和觀測方程，進行Kalman迭代計算，得到引起圖像模糊的點擴散函數PSF；

6）對所述點擴散函數PSF數值進行調整。

2.根據權利要求1所述的一種新的基于卡爾曼濾波的點擴散函數估計方法,其特征在于：所述步驟1）對圖像平穩區域的選取方式如下：

經過大量實驗，當灰度變化不超過圖像灰度最大值15%時，方差不超過30，該區域Θ可以近似為平穩隨機過程。

3.根據權利要求1所述的一種新的基于卡爾曼濾波的點擴散函數估計方法,其特征在于：所述步驟2）對點擴散函數估計的Kalman狀態方程和觀測方程的建立包括如下步驟：

201）建立Kalman狀態方程p(k+1)=A(k+1,k)p(k)+ξ(k)；該方程不局限于線性方程，其中，p(k)表示點擴散函數，A(k+1,k)表示狀態轉移矩陣，ξ(k)表示狀態噪聲；

202）建立Kalman觀測方程g(k)=G(p(k))+η(k)，G(p(k))表示對p(k)的非線性運算；該方程是非線性方程，在一定條件下，可以近似為線性方程g(k)=C(k)p(k)+η(k)，其中C(k)是觀測矩陣；g(k)的觀測的散焦圖像，為已知量；η(k)是測量噪聲。

4.根據權利要求1所述的一種新的基于卡爾曼濾波的點擴散函數估計方法，其特征在于：所述步驟3）對觀測矩陣的計算包括如下步驟：

301）將步驟1）確定的平穩區域設為Θ

302）令Θ是表示步驟1）所確定的平穩區域，B(k)∈Θ，B(k)可以看作是Θ的一個樣本；

303）B(k)在Θ中取值，B(k)維數和p(k)維數相同，觀測矩陣C(k)是B(k)中元素的組合，其選擇規則根據卷積定理實現。

5.根據權利要求1所述的一種新的基于卡爾曼濾波的點擴散函數估計方法,其特征在于：所述步驟4）中對參數進行初始化,具體是：誤差協方差矩陣P(0|0)=0，0表示全0矩陣，狀態估計表示全1矩陣；R_ξ＝10^-4，R_η=10，R_ξ和R_η分別為狀態誤差和測量誤差的方差，設定迭代次數K。

6.根據權利要求1所述的一種新的基于卡爾曼濾波的點擴散函數估計方法,其特征在于：所述步驟5）對點擴散函數Kalman迭代計算包括如下步驟：

501）根據步驟4）中的初始化參數，計算k+1時刻的狀態估計

502）根據當前時刻的測量矩陣C(k+1)、R_η和P(k+1|k)，計算增益矩陣H(k+1)

503）計算k+1時刻的PSF估計值

504）由P(k+1|k)和H(k+1)計算校正的誤差協方差矩陣P(k+1|k+1)

505）如果沒有達到迭代次數K，返回501）重復以上步驟；如果達到迭代次數K，就是估計的點擴散函數PSF。

7.根據權利要求1所述的一種新的基于卡爾曼濾波的點擴散函數估計方法,其特征在于：所述步驟6）對點擴散函數數值的調整方式如下：對估計得到的點擴散函數PSF，對其數值進行篩選排序，去除出現的過大或者過小值，將其變為從內至外逐漸衰減的排列。