[發明專利]一種基于梯度域先驗的多光譜圖像去模糊方法

有效

• 申請號: 201811053391.8
• 申請日: 2018-09-11
• 公開（公告）號: CN109360161B
• 公開（公告）日: 2021-04-27
• 發明（設計）人: 黃華;魏曉翔;張磊
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京正陽理工知識產權代理事務所(普通合伙) 11639
• 代理人: 毛燕

1.一種基于梯度域先驗的多光譜圖像去模糊方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、計算多光譜圖像每個通道對應的模糊核；

針對待處理的多光譜圖像{B₁ B₂ ... B_N}，使用模糊核估計方法得到每個通道對應的模糊核{G₁ G₂ ... G_N}，其中N為正整數；

同時，建立參考圖像的計算模型，計算得到參考圖像：

設多光譜圖像{B₁ B₂ ... B_N}對應的清晰圖像序列為{L₁ L₂ ... L_N}，根據相鄰通道圖像的相似性，利用類高斯函數，計算得到目標譜段對應的參考圖像：

其中，R_i為參考圖像，H是預設的窗口大小，v(i,j)代表權值函數，決定了清晰圖像L_j的權重；使用約束函數δ(j)約束清晰圖像的選取，若L_j未知，則δ(j)的值為0，反之δ(j)值為1；

在公式(1)中，權值函數v(i,j)決定參考圖像的質量，其形式如下：

其中，函數δ(m)、δ(j)均為約束函數；是steering核回歸模型，其形式如下：

其中，MSE(B_i,L_j)代表原始圖像B_i與清晰圖像L_j之間的均方誤差，MSE(B_i,L_m)代表原始圖像B_i與清晰圖像L_m之間的均方誤差，β為控制權值的尺度算子；

步驟二、根據參考圖像，建立梯度域上的圖像先驗；

使用參考圖像與目標清晰圖像的梯度相似性作為圖像先驗，具體如下：

其中，代表梯度算子，L_i和R_i分別為目標清晰圖像和步驟一中計算得出的參考圖像；

步驟三、基于圖像先驗建立去模糊過程公式，迭代求解模糊核得到目標清晰圖像；

利用最大后驗概率估計方法，結合步驟二中得到的圖像先驗，建立去模糊過程公式，表示如下：

其中，L代表目標清晰圖像，B代表目標原始圖像，代表梯度算子，*代表卷積操作，k代表通過計算擬得到的模糊核，G代表步驟一中計算得到的模糊核；參數λ和η分別用于控制公式(6)中第二項和第三項的比重，其值根據圖像之間的均方差選取或直接人工指定；

此處，將求解公式(6)分解為兩個子問題進行求解，具體如下：

最后，使用交替迭代法，在頻域上迭代求解模糊核k_i與目標清晰圖像L_i的估計值與最終得到目標清晰圖像。

2.如權利要求1所述的一種基于梯度域先驗的多光譜圖像去模糊方法，其特征在于，所述步驟一中，控制權值的尺度算子β設為0.05。

3.如權利要求1所述的一種基于梯度域先驗的多光譜圖像去模糊方法，其特征在于，所述步驟三中，使用交替迭代法在頻域上迭代求解模糊核k_i與目標清晰圖像L_i的估計值與的方法如下：

首先，在頻域上求解步驟三所述的兩個子問題，得：

以及

其中，與分別代表二維離散傅里葉變換與傅里葉變換的共軛，代表傅里葉變換的逆變換；代表梯度算子的離散傅里葉變換，其形式如下：

其中，與分別代表水平方向與垂直方向的梯度算子，即T代表轉置操作；

在求解時，由于所有的清晰圖像在一開始都是未知的，因此需要經過一次預處理過程，得到作為中間結果使用的清晰圖像，預處理過程如下：

首先，將多光譜圖像中處于譜段中部通道對應的圖像作為清晰圖像，即本通道對應的圖像已經足夠清晰，不需要進行去模糊處理，將此通道定義為s；

然后，由通道s向兩側擴展，依照“s-1s-2...1”或者“s+1s+2...N”的順序對所有通道進行一次去模糊計算。

4.如權利要求3所述的一種基于梯度域先驗的多光譜圖像去模糊方法，其特征在于，所述預處理過程和去模糊過程均遵循如下操作：

首先，將步驟一求得的模糊核G_i帶入公式(8)中的k_i，求得清晰圖像的第一次迭代估計值

然后，將帶入公式(7)中的L_i，計算得到模糊核的第一次迭代估計值

上述過程完成了計算的第一次迭代；

在第二次迭代中，將第一次迭代的計算結果和分別帶入到公式(8)的k_i以及公式(7)的L_i，計算得到第二次迭代的計算結果以及后續迭代過程與第二次迭代相同，都是使用前一次迭代的計算結果作為本次迭代計算的輸入進行計算；若計算結果收斂或者迭代次數達到上限，則迭代停止，其中，收斂是指前一次迭代的計算結果與本次迭代的計算結果完全相同。