[發明專利]任意形狀曲線刃邊的點擴散函數估計方法

在審

• 申請號: 201810087171.0
• 申請日: 2018-01-30
• 公開（公告）號: CN108389186A
• 公開（公告）日: 2018-08-10
• 發明（設計）人: 郭從洲;李真偉;童曉沖;李賀;賴廣陵;雷毅;秦志遠;田園;王耀革;崔國忠
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍戰略支援部隊信息工程大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 許志勇

本發明公開一種任意形狀曲線刃邊的點擴散函數估計方法，包括：對退化刀刃圖進行邊緣檢測，以獲取所述退化刀刃圖的刃邊；利用移動窗口，對所述退化刀刃圖的刃邊進行采樣，以獲取所述對化刀刃圖的邊緣擴散函數樣本；對所述邊緣擴散函數樣本進行篩選，并對篩選后的所述邊緣擴散函數樣本進行插值和重采樣操作；對插值和重采樣操作后的所述邊緣擴散函數樣本進行微分，以獲取線擴散函數樣本；對所述線擴散函數樣本進行截取及進行高斯函數擬合，以獲取點擴散函數樣本。通過本發明，能夠提高峰值信噪比，且抗噪性能良好。

技術領域

本發明涉及估計方法的技術領域，尤其涉及一種任意形狀曲線刃邊的點擴散函數估計方法。

背景技術

圖像分辨率是評價圖像質量的一項關鍵性指標，在實際問題中，希望獲取的圖像具有更高的分辨率、更好的質量是十分自然的。由于紅外遙感成像具有被動工作、抗干擾性強、目標識別能力強、全天候工作等特點，已廣泛應用與軍事偵察、監視和制導方面。與可見光遙感圖像相比，紅外遙感圖像具有分辨率低、對比度低、邊緣模糊、信噪比低、成分復雜等缺點。

光學系統的點擴散函數(point spread function,PSF)的精確估計是提高圖像光學質量的必要前提之一。很多情形下，遙感圖像的點擴散函數只能利用成像系統的參數或獲取的圖像對系統退化函數進行辨識以獲取準確的PSF。常利用遙感圖像中的刀刃目標，線性脈沖目標以及方波目標來獲取準確的PSF。但是這些傳統方法均要求預先鋪設靶標，并嚴格控制靶標的形狀以及擺放的角度。為了克服對靶標的依賴，很多方法，例如多通道盲反卷積、基于聯合變換的方法、基于全變分正則化盲復原的方法被提出并進行研究測試。這些方法雖然時間開銷小，但是卻對噪聲異常敏感。

盡管最近幾年提出了很多種解決彎曲刃邊獲取PSF的方案，但是大部分方法的思路可以歸結為兩種：基于ISO12233及其一系列改進的方法；將像元點灰度值以及點到彎曲刃邊的距離組成集合后進一步處理的方法。傳統刃邊法直接通過對邊緣擴散函數(edgespread function,ESF)曲線族微分得到的線擴散函數(line spread function,LSF)進行曲線族的對齊以及樣本重采樣最終得到唯一的LSF曲線。但這是在曲線每個點的切線都滿足理想傾角時才較為準確，否則同傾斜直線刃邊下的情況一樣會使橫坐標拉長導致PSF測量不準確。曲線擬合法采用二次多項式擬合彎曲刃邊，將像元點灰度值以及點到彎曲刃邊的距離值加入距離—灰度集合中，最后用集合中的元素擬合Fermi函數作為實際的ESF曲線。一方面，該算法使用了模擬退火算法導致迭代次數過多，時間開銷大。其次刃邊邊緣很難用二次函數完美擬合。事實上，將像元點的灰度值以及點到彎曲刃邊距離作為ESF樣本的參考本身就值得商榷。一般的刃邊圖像分為左右型(如圖1a所示)和上下型(如圖1b所示)，為方便起見，將默認以左右型進行討論，上下型的刃邊以此類推。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種任意形狀曲線刃邊的點擴散函數估計方法，以解決現有技術存在的受到靶標極大的限制以及會因坐標拉伸導致估計值誤差偏大的問題。

為解決上述問題，本發明實施例提供一種任意形狀曲線刃邊的點擴散函數估計方法，包括：對退化刀刃圖進行邊緣檢測，以獲取所述退化刀刃圖的刃邊；利用移動窗口，對所述退化刀刃圖的刃邊進行采樣，以獲取所述對化刀刃圖的邊緣擴散函數樣本；對所述邊緣擴散函數樣本進行篩選，并對篩選后的所述邊緣擴散函數樣本進行插值和重采樣操作；對插值和重采樣操作后的所述邊緣擴散函數樣本進行微分，以獲取線擴散函數樣本；對所述線擴散函數樣本進行截取及進行高斯函數擬合，以估計點擴散函數。