一种基于两步复原的车载高质量成像方法

摘要

本发明涉及一种基于两步复原的车载高质量成像方法，该方法包括以下步骤：S1：将车载图像的退化过程表示为：其中，f(x,y)是原始清晰的图像，h₁(x,y)为车载环境成像系统固有的点扩散函数，h₂(x,y)为车载环境下的运动点扩散函数，n(x,y)是加性噪声，g(x,y)是退化的图像；S2：采用“倒谱法”估计出g(x,y)的运动点扩散函数h₂(x,y)，然后利用超拉普拉斯正则化超分辨率算法复原运动模糊图像，得到g₁(x,y)；S3：通过“刀口法”测量出车载光学成像系统的点扩散函数h₁(x,y)，利用改进的L‑R算法复原g₁(x,y)模糊图像，最终恢复出较清晰图像f₁(x,y)。该方法采用两个步骤来复原图像，能够很好地克服现有方法中存在的不足，实现高质量的图像复原。

主权项

一种基于两步复原的车载高质量成像方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：将车载环境下的成像过程中受到光学成像系统的高斯模糊和相对运动引起的运动模糊引起的车载图像的退化过程表示为：$g(x,y)=[\left(f\right(x,y)\otimes h_1(x,y\left)\right)\otimes h_2(x,y)]+n(x,y)---\left(1\right)$ 其中，f(x,y)是原始清晰的图像，h₁(x,y)为车载环境成像系统固有的点扩散函数，h₂(x,y)为车载环境下的运动点扩散函数，n(x_,y)是加性噪声，g(x_,y)是退化的图像；S2：采用“倒谱法”估计出g(x_,y)的运动点扩散函数h2(x_,y)，然后利用超拉普拉斯正则化超分辨率算法复原运动模糊图像，得到g₁(x_,y)；S3：通过“刀口法”测量出车载光学成像系统的点扩散函数h₁(x,y)，利用改进的L‑R算法复原g₁(x,y)模糊图像，最终恢复出较清晰图像f₁(x,y)。