[發明專利]一種基于組稀疏表示的圖像盲復原方法

有效

• 申請號: 201910938167.5
• 申請日: 2019-09-30
• 公開（公告）號: CN110675347B
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發明（設計）人: 禹晶;彭天奇;董醒儒;肖創柏
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/10;G06T7/13
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

本發明公開了一種基于組稀疏表示的圖像盲復原方法，以實現模糊圖像的盲復原。上述方法包括：構建圖像金字塔，由粗到細估計模糊核；在降采樣圖像中搜索相似圖像塊，將當前塊與其跨尺度相似塊合并為相似圖像塊組，在目標函數中建立組稀疏表示正則項；交替迭代更新模糊核和清晰圖像，在清晰圖像更新步驟中，利用組稀疏表示對前一次迭代中估計的清晰圖像進行重建，作為下一次更新清晰圖像的參考圖像。由于降采樣圖像的邊緣與清晰圖像有更強的相似性，利用組稀疏表示與低秩矩陣的關聯，通過約束表示系數的稀疏性來實現組矩陣的低秩性，迫使重建圖像的邊緣接近清晰圖像的邊緣。本發明公開的方法提高了對噪聲的魯棒性，并能夠處理大尺度的模糊核估計。

技術領域

本發明涉及圖像復原領域，更具體地說，涉及一種基于組稀疏表示的圖像盲復原方法。

背景技術

在圖像采集和傳輸的過程中，由于成像系統、記錄設備、傳輸介質等原因，成像設備獲取的數字圖像通常發生各種失真，造成圖像質量降低，這種現象稱為圖像降質。圖像復原旨在對圖像降質過程進行建模，求解降質模型的逆過程，從降質的圖像中恢復出原始的清晰圖像。

模糊是一種常見的圖像降質現象，在數字成像設備采集圖像的過程中，設備的抖動、散焦以及物體本身的運動都會導致模糊的產生。在某些應用場景下，當獲取的圖像存在模糊現象時，重新獲取圖像的成本較高或者根本不可行，例如非地球同步軌道衛星搭載的對地成像設備只有當衛星再一次經過某一地理區域時，才能對該區域重新獲取圖像，等待時間較長且再次成像時，該區域地表情況可能已經發生變化。此外，在成像過程中可以通過一些特殊器件的輔助來避免或減小模糊程度，例如采用三腳架等固定設備或光學防抖等器件，但三腳架一般不便于攜帶，應用比較受限，而光學防抖器件只能解決較小的抖動引起的模糊，對于較大的模糊無能為力。

單幅圖像盲復原是通過圖像處理的手段，在降質模型或降質參數未知的情況下，僅從單幅模糊圖像中復原出原始的清晰圖像，有效去除圖像中模糊的技術。由成像系統獲取圖像的過程為正問題，利用降質圖像中恢復潛在的原始圖像是典型的圖像逆問題。通常情況下，降質矩陣是奇異的，該問題是病態的。根據降質模型是否可用分為兩類：若降質矩陣已知，則稱為非盲復原方法；若降質矩陣未知，則稱為盲復原問題。在實際應用中，通常無法獲知觀測圖像的降質模型或降質參數，因此，圖像盲復原更具有實用性。

由于圖像模糊的降質過程一般表示為模糊核與清晰圖像的二維卷積，因而去模糊問題也稱為解卷積問題。圖像盲解卷積是一個嚴重的欠定問題，待求解的未知變量數目大于已知變量的數目，解不惟一。為了尋找準確解，有必要引入關于圖像的先驗知識，稱為圖像先驗模型，將其作為正則化約束項加入到重建過程中，這個過程稱為正則化。正則化約束為解決病態問題提供額外的附加信息，約束可行解的空間?，F有的盲解卷積算法都直接或間接地利用各種先驗知識，這些算法大致可以分為兩類，一類算法利用啟發式的邊緣增強方法，另一類算法直接建立模糊核或清晰圖像的先驗概率分布模型。

基于啟發式邊緣增強的盲解卷積方法假設模糊圖像中有充分的邊緣，通過增強圖像中的邊緣對清晰圖像進行近似估計，最后利用邊緣增強的近似估計和模糊圖像的對應關系估計模糊核。由于邊緣增強算法的能力有限，一般不可能僅通過一次增強過程就得到清晰的邊緣，因而在盲解卷積過程中需要不斷迭代，即每一次對估計的清晰圖像繼續進行邊緣增強，以逐步逼近原始清晰圖像。由于這一類盲解卷積方法直接用啟發式的方法增強模糊圖像的邊緣，一般沒有統一的目標函數，算法復雜度較低，但在迭代求解的過程中，為了避免出現邊緣過增強等現象，一般需要根據迭代次數不斷調節邊緣增強算法的參數，因而這一類方法對參數設置較為敏感。