[發明專利]一種模糊圖像的圖像復原方法、存儲介質及終端

在審

• 申請號: 202110253900.7
• 申請日: 2021-03-09
• 公開（公告）號: CN112927158A
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 代志勇;陳秋蘭
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 成都華風專利事務所(普通合伙) 51223
• 代理人: 張巨箭

本發明公開了一種模糊圖像的圖像復原方法、存儲介質及終端，屬于圖像復原技術領域，方法包括以下步驟：對待復原圖像進行小波分解，得到多頻段分解圖像；計算各頻段分解圖像的自相關函數，進而得到分解圖像的初始點擴散函數；根據初始點擴散函數對分解圖像進行R?L迭代處理；對完成R?L迭代處理的分解圖像進行小波逆變換，實現圖像復原處理。本發明利用小波分解將待復原圖像中的各頻段分量進行分離，基于各分解圖像的點擴散函數對分解圖像進行R?L迭代處理，能夠有效減少圖像噪聲放大現象的同時，較好的保存圖像細節信息，提高解卷積算法的精度，進而得到清晰的復原圖像。

技術領域

本發明涉及圖像復原技術領域，尤其涉及一種模糊圖像的圖像復原方法、存儲介質及終端。

背景技術

目前人類已經進入信息時代，信息獲取能力是一個國家綜合實力的重要體現，圖像是信息的一種人對視覺感知的物質再現，圖像可以記錄、保存在紙質媒介、膠片等等對光信號敏感的介質上。在大視場相機成像過程中，造成圖像模糊的原因有很多，其中包括影像像移、成像系統離焦、大氣湍流作用等均會引起圖像質量退化，造成圖像細節模糊與特征不清晰。而大視場相機的目標是獲取高質量的連續無縫寬覆蓋圖像，因此需對獲取的圖像進行復原。首先要對各通道圖像的質量退化現象進行復原以提高清晰度，然后還要將各通道圖像進行連續無縫拼接，最后得到覆蓋整個視場的高質量連續無縫寬覆蓋圖像。

圖像復原在圖像處理領域非常重要，其復原過程就是根據圖像模糊的因素構建相應的復原模型，從而采取相應的圖像復原算法對模糊圖像進行復原，提高圖像的清晰度，改善其視覺效果。根據PSF(點擴散函數)已知，模糊圖像復原分為盲復原和非盲復原，盲復原相比非盲復原主要多出PSF的估計過程。圖像復原是利用光學成像系統在成像過程中的先驗知識求出退化圖像的原始圖像近似值的過程。圖像退化的原因很多，針對不同降質情況現已提出大量有效的復原算法，例如經典的維納濾波、基于貝葉斯定理的Richardson-Lucy(R-L)算法以及小波域復原算法。當噪聲存在時經典逆濾波法復原效果不太理想，維納濾波法盡管在某些程度上克服了逆濾波法的缺陷，但需要有關圖像的先驗知識；R-L作為圖像復原迭代算法中的經典算法，雖然該算法復原效果較好，但當圖像的噪聲增大時會出現噪聲放大現象。

發明內容

本發明的目的在于克服現有圖像復原技術中噪聲增大時出現的噪聲放大的問題，提供了一種模糊圖像的圖像復原方法、存儲介質及終端。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：一種模糊圖像的圖像復原方法，所述方法包括以下步驟：

對待復原圖像進行小波分解，得到多頻段分解圖像；

計算各頻段分解圖像的自相關函數，進而得到分解圖像的初始點擴散函數；

根據初始點擴散函數對分解圖像進行R-L迭代處理；

對完成R-L迭代處理的分解圖像進行小波逆變換，實現圖像復原處理。

作為一選項，所述對待復原圖像進行小波分解具體為對待復原圖像進行兩次雙樹復小波分解。

作為一選項，所述各頻段分解圖像的自相關函數R的計算公式為：

R＝g(x,y)*g(x,y)

其中，g(x,y)為各頻段分解圖像，*表示復共軛。

作為一選項，所述分解圖像的初始點擴散函數h₀的計算公式為：

h₀＝R-min(R)+ε[max(R)-min(R)]

其中，ε表示自相關函數R的動態變化百分比。

作為一選項，所述根據初始點擴散函數對分解圖像進行R-L迭代處理還包括：根據各分解圖像的尺寸與頻段確定對應的R-L迭代次數。