[發明專利]組合式圖像恢復方法及裝置

在審

• 申請號: 201611200955.7
• 申請日: 2016-12-22
• 公開（公告）號: CN108230251A
• 公開（公告）日: 2018-06-29
• 發明（設計）人: 宮廣驊;張洪明;宋健
• 申請（專利權）人: 深圳清華大學研究院;清華大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 深圳市鼎言知識產權代理有限公司 44311
• 代理人: 徐麗昕

1.一種組合式圖像恢復方法，其特征在于，包括步驟：

a)獲取原始圖像i；

b)獲取包含原始圖像i、理想圖像o、全局背景光A以及透射率t四個參數的霧圖模型，以及包含點擴散函數h、理想圖像o以及噪聲n三個參數的圖像噪聲模型；

c)對所述霧圖模型中的所述透射率t利用暗通道方法進行估計并修正；

d)根據所述霧圖模型、修正后的透射率t以及光學儀器實際成像條件選取所述透射率t的下限閾值，并獲得去霧過程的恢復公式，利用所述恢復公式對所述理想圖像o進行初始賦值；

e)利用所述初始賦值對所述原始圖像i進行去霧恢復；

f)利用高斯核函數對所述點擴散函數h進行初始賦值；

g)利用基于理查德森-露西(Richardson-Lucy)算法分別建立的理想圖像o與點擴散函數h的迭代方程進行數值迭代，并獲得最終理想圖像，其中，所述迭代方程中使用了雙總變分正則化參數與達朗貝爾判斷準則，其中一個正則化參數具有空間自適應特性。

2.如權利要求1所述的組合式圖像恢復方法，其特征在于，所述原始圖像i為彩色圖像，所述方法包括步驟：將所述原始圖像i分為RGB三個分量后對每一分量分別執行步驟b)至g)，并將每次獲得的最終理想圖像疊加。

3.如權利要求1所述的組合式圖像恢復方法，其特征在于，所述霧圖模型為i＝o·t+A(1-t)；所述圖像噪聲模型為i＝h*o+n。

4.如權利要求3所述的組合式圖像恢復方法，其特征在于，步驟c)中對透射率t進行修正獲得的結果為：

其中s為待處理的像素點，y∈Ω(s)為所述待處理像素點窗口鄰域的一個像素點，ω為修正系數。

5.如權利要求4所述的組合式圖像恢復方法，其特征在于，ω取值為ω∈[0.9,0.95]，全局背景光A的取值為：在暗通道函數：

中選取強度最高的前1‰的像素，然后在原始圖像i中選取相應像素中強度最高的值即為全局背景光A的值。

6.如權利要求5所述的組合式圖像恢復方法，其特征在于，所述強度是指原始圖像i在該像素點的亮度數值。

7.如權利要求5所述的組合式圖像恢復方法，其特征在于，所述組合式圖像恢復方法應用于光學顯微鏡成像后的處理，所述步驟d)中光學儀器實際成像條件包括：光照強度、光照角度、顯微鏡焦距以及放大倍數。

8.如權利要求7所述的組合式圖像恢復方法，其特征在于，所述透射率t的下限閾值t₀∈[0.08,0.12]，所述去霧過程的恢復公式為：

所述恢復公式中獲得的o(s)即為所述理想圖像o的初始賦值。

9.如權利要求8所述的組合式圖像恢復方法，其特征在于，步驟f)具體為：通過給定所述高斯核函數的尺寸與標準差來完成所述點擴散函數h的初始賦值。

10.如權利要求9所述的組合式圖像恢復方法，其特征在于，所述迭代方程分別為：

其中s表示待處理的像素點，m為迭代次數，*表示二維卷積運算，.表示普通的標量乘法運算，o^*和h^*分別表示o和h的復數共軛，∑_so(s)表示在整個圖像區域內對o的像素值求和，div(·)為散度算符，為梯度算符，‖·‖表示范數，λ₁和λ₂為兩個正則化參數，λ₂為定值，λ₁依照具有空間自適應特性的系統性構造模型選取。

11.如權利要求10所述的組合式圖像恢復方法，其特征在于，所述空間自適應特性是指區分圖像的高頻區域與低頻區域并依照圖像區域的不同對圖像進行不同的恢復處理。