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[發(fā)明專利]組合式圖像恢復(fù)方法及裝置在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201611200955.7 申請日: 2016-12-22
公開(公告)號: CN108230251A 公開(公告)日: 2018-06-29
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 宮廣驊;張洪明;宋健 申請(專利權(quán))人: 深圳清華大學(xué)研究院;清華大學(xué)
主分類號: G06T5/00 分類號: G06T5/00
代理公司: 深圳市鼎言知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44311 代理人: 徐麗昕
地址: 518057 廣東省深圳市南山區(qū)高*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 理想圖像 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù) 原始圖像 透射率 組合式 正則化參數(shù) 迭代方程 圖像恢復(fù) 去霧 噪聲 圖像恢復(fù)裝置 恢復(fù) 高斯核函數(shù) 判斷準(zhǔn)則 數(shù)值迭代 圖像噪聲 自適應(yīng)性 背景光 圖模型 分辨率 算法 圖像 修正 全局 應(yīng)用
【說明書】:

一種組合式圖像恢復(fù)方法包括:獲取原始圖像;獲取包含原始圖像、理想圖像、全局背景光及透射率四參數(shù)的霧圖模型,及包含點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)、理想圖像及噪聲三參數(shù)的圖像噪聲模型;對透射率利用暗通道方法估計(jì)并修正;選取透射率下限閾值,獲得去霧的恢復(fù)公式,利用恢復(fù)公式對理想圖像初始賦值;利用初始賦值對原始圖像去霧恢復(fù);利用高斯核函數(shù)對點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)初始賦值;利用基于RL算法分別建立的理想圖像與點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的迭代方程進(jìn)行數(shù)值迭代,并獲得最終理想圖像,迭代方程中使用了雙總變分正則化參數(shù)與達(dá)朗貝爾判斷準(zhǔn)則,其中一正則化參數(shù)具有空間自適應(yīng)性。本發(fā)明還提供一種組合式圖像恢復(fù)裝置,應(yīng)用本發(fā)明,能明顯改善圖像的清晰度與分辨率,抑制噪聲。

【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域,尤其涉及一種組合式圖像恢復(fù)方法及裝置。

【背景技術(shù)】

在精密的光學(xué)顯微鏡等應(yīng)用中對于圖像的分辨率和清晰度都有很高的要求,但是在實(shí)際情況中,光學(xué)顯微鏡成像質(zhì)量往往會(huì)受到噪聲和失焦兩方面的不利影響,圖像從視覺效果上主要包含由物理器件引起的泊松噪聲,以及在整個(gè)視場中還存在霧狀的噪聲。此外,由于精密光學(xué)顯微鏡的分辨率非常高,因此導(dǎo)致其相應(yīng)的景深較小,在圖像中存在由失焦而導(dǎo)致的模糊等現(xiàn)象,這對于光學(xué)顯微鏡圖像的分析和研究均有不利影響。目前比較常用的技術(shù)方案是混合高斯-泊松噪聲參數(shù)估計(jì)和相應(yīng)的去噪方法,這些方法存在噪聲參數(shù)估計(jì)慢、人為引入新的振鈴效應(yīng)和邊緣恢復(fù)不清晰等問題,并且在光學(xué)顯微鏡這一特定應(yīng)用條件下,這些方法的恢復(fù)效果全局效果較差,采用的算法運(yùn)算復(fù)雜度高,對運(yùn)算所需的硬件要求比較苛刻。

【發(fā)明內(nèi)容】

有鑒于此,有必要提供一種組合式圖像處理方法及裝置,以解決上述問題。

一種組合式圖像恢復(fù)方法,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(gè)參數(shù)的霧圖模型,以及包含點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)h、理想圖像o以及噪聲n三個(gè)參數(shù)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(jìn)行估計(jì)并修正;d)根據(jù)所述霧圖模型、修正后的透射率t以及光學(xué)儀器實(shí)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(fù)公式,利用所述恢復(fù)公式對所述理想圖像o進(jìn)行初始賦值;e)利用所述初始賦值對所述原始圖像i進(jìn)行去霧恢復(fù);f)利用高斯核函數(shù)對所述點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)h進(jìn)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(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)h的迭代方程進(jìn)行數(shù)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(shù)與達(dá)朗貝爾判斷準(zhǔn)則,其中一個(gè)正則化參數(shù)具有空間自適應(yīng)特性。

可選的,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(gè)分量后對每一分量分別執(zhí)行步驟c)至g),并將每次獲得的最終理想圖像疊加。

可選的,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。

可選的,步驟c)中對透射率t進(jìn)行修正獲得的結(jié)果為:

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

可選的,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(shù):

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

可選的,所述強(qiáng)度是指原始圖像i在該像素點(diǎn)的亮度數(shù)值。

可選的,所述組合式圖像恢復(fù)方法應(yīng)用于光學(xué)顯微鏡成像后的處理,所述步驟d)中光學(xué)儀器實(shí)際成像條件包括:光照強(qiáng)度、光照角度、顯微鏡焦距以及放大倍數(shù)。

可選的,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(fù)公式為:

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