[發明專利]基于外部圖像塊先驗信息與稀疏表示的圖像盲去模糊方法

有效

• 申請號: 201710408056.4
• 申請日: 2017-06-02
• 公開（公告）號: CN107292836B
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發明（設計）人: 薛以梅;湯一彬;高遠;單鳴雷;陳秉巖
• 申請（專利權）人: 河海大學常州校區
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 常州市科誼專利代理事務所 32225
• 代理人: 孫彬

1.一種基于外部圖像塊先驗信息與稀疏表示的圖像盲去模糊方法，其特征在于包括如下步驟：

(1)、通過對清晰圖像庫中的圖像訓練得到高斯混合模型表示外部圖像塊先驗知識；

(2)、采用圖像塊期望對數似然估計，利用上述外部圖像塊先驗知識對待處理圖像塊進行估計，并將其作為正則項加入到基于稀疏的去模糊框架模型中；

(3)、對去模糊模型框架進行分析，通過對每一類單高斯的協方差矩陣構建每一個中間圖像塊的字典，利用字典得到稀疏系數，構建出中間清晰圖像；

所述步驟(3)中構建中間清晰圖像的步驟如下：

通過求解如下模型表達式式(1)，迭代優化中間清晰圖像和稀疏系數：

其中，Y是模糊圖像，K是模糊核，X是待求中間清晰圖像，η_i，γ_i和λ_i是權重系數，x_i是第i個待求中間清晰圖像塊，D_i表示圖像塊x_i對應的字典，a_i是圖像塊x_i的稀疏系數，μ_i和∑_i分別是對圖像塊x_i進行高斯混合模型概率表示時對應概率最高的單高斯模型的均值和協方差矩陣；

對上述的模型表達式式(1)中構建系數稀疏進行修改，增加噪聲控制因子σ，表達式如下：

將式(2)進行優化，得到如下的表達式：

其中，Λ_i是式(1)中協方差矩陣∑_i對應的特征值矩陣；

通過圖像塊對應單高斯模型的協方差矩陣∑_i構建圖像塊字典，其表達式為：

中間清晰圖像的構建如下：

(4)、采用增廣拉格朗日算法求解出模糊核；采用非盲去卷積中的超拉普拉斯算法求解最終的清晰圖像。

2.根據權利要求1所述的基于外部圖像塊先驗信息與稀疏表示的圖像盲去模糊方法，其特征在于所述步驟(4)中最終的清晰圖像的求解步驟如下：

(a)、估計模糊核，構建的模糊核的模型表達式如下：

其中β表示權重系數，f₂(K)的表達式如下：

(b)、采用分裂Bregman算法，將式(6)轉化為：

(c)、引入增廣拉格朗日算法，將式(8)優化為：

(d)、得到模糊核之后，通過超拉普拉斯算法恢復出最終的清晰圖像，其表達式為：

其中，||.||_p表示為p范數，0＜p＜1，α表示為權重系數；

通過引入輔助變量W，將上式(10)轉化為：

其中，α，α₁是權重系數；

固定W，的求解表達式為：

最終采用FFT算法求解清晰圖像的閉合式為：