[發明專利]基于稀疏盲探測和圖像多重特征修復的圖像去雨方法

有效

• 申請號: 202010464988.2
• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN111709887B
• 公開（公告）日: 2023-09-22
• 發明（設計）人: 張亞松;張琦;戚云西;華妮娜;相林;范媛媛;陳華松
• 申請（專利權）人: 淮陰工學院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 淮安市科文知識產權事務所 32223
• 代理人: 廖娜;李鋒

1.一種基于稀疏盲探測和圖像多重特征修復的圖像去雨方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)通過雨痕探測模型探測出圖像中雨的分布位置，并生成雨痕分布模板；

(2)利用所述雨痕分布模板，通過圖像去雨和修復模型對有雨存在的圖像區域進行去雨處理和圖像信息修復處理，對無雨污染的區域保留原有信息，實現圖像去雨和修復；

其中，所述雨痕探測模型為：

上式中，s是待檢測的雨痕圖，r是雨污染圖像，||·||_L0為L0范數，▽x和▽y是水平和豎直的梯度算子；λ₁，λ₂，λ₃，λ₄和λ₅是非負的正則化系數。

2.根據權利要求1所述的基于稀疏盲探測和圖像多重特征修復的圖像去雨方法，其特征在于，對所述雨痕探測模型的求解過程如下：

引入輔助變量d₁，d₂，d₃，d₄，d₅，并使得d₁＝▽xs，d₂＝▽ys，d₃＝▽x(r-s)，d₄＝▽y(r-s)，d₅＝s；

根據半二次方分裂原理，將所述雨痕探測模型轉變成如下非約束條件問題：

式中，α₁，α₂，α₃，α₄，α₅是半二次方分裂時引入的非負迭代系數。

3.根據權利要求2所述的基于稀疏盲探測和圖像多重特征修復的圖像去雨方法，其特征在于，關于s^k+1子問題求解：

求解(3)式得：

整理，并利用傅里葉變換和傅里葉反變換有：

式中，fft2(·)和ifft2(·)分別代表傅里葉變換和傅里葉反變換。

4.根據權利要求3所述的基于稀疏盲探測和圖像多重特征修復的圖像去雨方法，其特征在于，關于和子問題求解：

利用硬閾值迭代原理可得如下迭代公式：

5.根據權利要求4所述的基于稀疏盲探測和圖像多重特征修復的圖像去雨方法，其特征在于，根據所述迭代公式，圖像雨探測過程可以歸納如下：

Step?1:初始化設置，迭代停止條件誤差限tol＝10^-5，初始誤差error＝0；最大迭代次數itermax＝100，迭代次數初始值iter＝1；

Step?2:while?iteritermax或errortol

計算：

Step?3：輸出雨探測圖s，利用二值化生成雨分布位置模板P^。

6.根據權利要求1至5中任一項所述的基于稀疏盲探測和圖像多重特征修復的圖像去雨方法，其特征在于，在所述步驟(2)中，所述圖像去雨和修復模型為：

上式中，D是緊小波框架稀疏變換算子，u是待復原的清晰圖像，β是非負的實數系數。