[發(fā)明專利]一種基于L0和L1正則項的模糊核估計方法

有效

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• 申請日: 2018-03-26
• 公開（公告）號: CN108629741B
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發(fā)明（設計）人: 謝永芳;張騫;桂衛(wèi)華;徐德剛;蔣朝輝;唐朝暉
• 申請（專利權(quán)）人: 中南大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

1.一種基于L0和L1正則項的模糊核估計方法，其特征在于，包括：

S1、確立模糊核估計模型，輸入初始模糊圖像，對所述初始模糊圖像進行下采樣至圖像金字塔的頂層，得到初始模糊核；

S2、根據(jù)所述模糊核估計模型、所述初始模糊圖像和所述初始模糊核，得到中間清晰圖像；

S3、根據(jù)所述模糊核估計模型、所述初始模糊圖像和所述中間清晰圖像，得到估計模糊核；

S4、判斷是否達到所述圖像金字塔的底層；若是，則得到最終模糊核；若否，則重復所述步驟S2和S3，對所述中間清晰圖像和所述估計模糊核進行上采樣至所述圖像金字塔的下一層，直至達到所述圖像金字塔的底層并得到所述最終模糊核；

S5、將所述最終模糊核用于圖像非盲復原算法，復原出最終清晰圖像；

其中，所述步驟S2中，選用L0正則項作為所述中間清晰圖像的正則化約束條件；所述步驟S3中，選用L1正則項作為所述估計模糊核的正則化約束條件；所述步驟S4中，所述圖像金字塔的底層的層數(shù)為指定迭代次數(shù)，所述指定迭代次數(shù)為所述步驟S1中輸入所述初始模糊圖像時設置的預設值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于L0和L1正則項的模糊核估計方法，其特征在于，所述步驟S1中，所述模糊核估計模型為：

其中，y為初始模糊圖像，k為模糊核，*為卷積算子，x為中間清晰圖像，p(x)為中間清晰圖像的先驗知識，p(k)為模糊核的先驗知識，||k*x-y||為數(shù)據(jù)擬合項。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于L0和L1正則項的模糊核估計方法，其特征在于，所述模糊核估計模型根據(jù)圖像模糊模型和貝葉斯理論得到，所述圖像模糊模型為y＝k*x+n，所述貝葉斯理論為p(x,k|y)∝p(y|x,k)p(x)p(k)；

其中，y為初始模糊圖像，k為模糊核，*為卷積算子，x為中間清晰圖像，p(x)為中間清晰圖像的先驗知識，p(k)為模糊核的先驗知識。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于L0和L1正則項的模糊核估計方法，其特征在于，所述步驟S5中，所述圖像金字塔的底層值為：

N＝floor(2log(5/k_s)/log0.5)+1

其中，N為圖像金字塔的底層值，k_s為模糊核的尺寸。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于L0和L1正則項的模糊核估計方法，其特征在于，中間清晰圖像的求解方程為：

其中，y為初始模糊圖像，k為模糊核，*為卷積算子，x為中間清晰圖像，為L₀正則項，λ為L₀正則項參數(shù)，||k*x-y||為數(shù)據(jù)擬合項。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于L0和L1正則項的模糊核估計方法，其特征在于，中間清晰圖像的方程基于二次分裂的方法求解，引入輔助變量g＝(g_h,g_v)^T，使得中間清晰圖像的求解方程為：

其中，y為初始模糊圖像，k為模糊核，*為卷積算子，x為中間清晰圖像，為x的L₀正則項，λ為x的L₀正則項參數(shù)，||k*x-y||為數(shù)據(jù)擬合項，g為輔助變量，g＝(g_h,g_v)^T；

當g初始化為0時，中間清晰圖像x的求解方程為：

其中，F(xiàn)^-1(·)、F(·)分別代表快速傅里葉反變換和快速傅里葉變換，為F(·)的復共軛算子，分別為水平微分算子和垂直微分算子。

當x確定時，通過逼近估計得到的g的解為:

其中，λ為x的L₀正則化參數(shù)。