一种盲卷积运动模糊图像复原方法

摘要

本发明一种盲卷积运动模糊图像复原方法。该方法包括如下步骤：S1：采集得到观测图像，使用微分滤波器对观测图像进行导数滤波，生成高频退化图像；S2:更新清晰图像；S3:采用迭代最小二乘法求解下式更新求解点扩散函数；S4:若点扩散函数的尺寸小于设定值，增大点扩散函数的尺寸，返回S2。否则，中止迭代。S5:根据S4得到的最佳点扩散函数和观测图像通过现有的非盲卷积方法，求解得到复原图像。本发明求解的点扩散函数稳定，从而抑制了噪声对恢复图像的影响，使得算法的模糊恢复效果显著、自动化程度高操作简单、执行速度快。

主权项

一种盲卷积运动模糊图像复原方法，其特征在于步骤如下：(1)采集得到观测图像g(x,y)，使用微分滤波器和对观测图像g(x,y)进行导数滤波，生成高频退化图像(2)更新清晰图像q：设置外迭代i＝0，1..M‑1；内迭代j＝0，1...N‑1；M、N均为正整数；λ为设定的正则化参数；t为设定的收缩阈值；qⁱ为第i次外迭代后的图像；利用下式$q_{j+1}^i=max\left(\right|p-{\mathrm{tk}}^T\left({\mathrm{kq}}_j^i-p\right)|-{\mathrm{t\lambda }}^{\prime },0)sign(p-{\mathrm{tk}}^T({\mathrm{kq}}_j^i-p\left)\right)$经过两层迭代后，调整正则化参数λ'＝λ||qⁱ||₂，得到更新后的清晰图像q；其中为外迭代i次、内迭代j次后的清晰图像；(3)采用迭代最小二乘法求解下式更新求解点扩散函数k：$\underset{x,k}{min}\lambda \left|\right|q\otimes k-p|{|}_2^2+\psi |\left|k\right|{|}_1$在迭代过程中，通过使用共轭梯度迭代，根据前一次的点扩散函数k更新计算新的约束权重ψ；根据最小二乘迭代法求出最终满足约束条件的点扩散函数k；(4)若点扩散函数k的尺寸小于设定值k_max，增大点扩散函数k的尺寸，返回步骤(2)交替更新清晰图像q和点扩散函数k；否则，中止迭代并进入步骤(5)；(5)根据步骤(4)得到的最佳点扩散函数k(x,y)和观测图像g(x,y)通过现有的非盲卷积方法，求解得到复原图像f(x,y)；其在频域上的求解公式如下：F(u,v)＝(G(u,v)‑N(u,v))/(K(u,v)+e)其中，N(u,v)表示加性噪声，e为常数。