| 主权项 |
一种新的基于卡尔曼滤波的点扩散函数估计方法,其特征在于：该方法包括如下步骤：1)选择点扩散函数模糊后的图像平稳区域作为点扩散函数估计区域，所述点扩散函数估计区域为图像中的某个区域，该区域灰度变化不超过整个图像灰度最大值15％和方差不超过30的区域Θ；2)对模糊后的图像建立用于点扩散函数估计的Kalman状态方程和观测方程，该步骤包括201)建立Kalman状态方程p(k+1)＝A(k+1,k)p(k)+ξ(k)；其中，p(k)表示点扩散函数，A(k+1,k)表示状态转移矩阵，ξ(k)表示状态噪声；202)建立Kalman观测方程g(k)＝G(p(k))+η(k)，G(p(k))表示对p(k)的非线性运算；该方程是非线性方程，在一定条件下，可以近似为线性方程g(k)＝C(k)p(k)+η(k)，其中C(k)是观测矩阵；g(k)的观测的散焦图像，为已知量；η(k)是测量噪声；3)根据所述模糊后的图像、状态方程和观测方程，计算出图像的观测矩阵，该步骤包括301)将步骤1)确定的平稳区域设为Θ302)令Θ是表示步骤1)所确定的平稳区域，B(k)∈Θ，B(k)可以看作是Θ的一个样本；303)B(k)在Θ中取值，B(k)维数和p(k)维数相同，观测矩阵C(k)是B(k)中元素的组合，其选择规则根据卷积定理实现；4)对所述状态方程和观测方程中的参数进行初始化；5)根据步骤3估计的观测矩阵、状态方程和观测方程，进行Kalman迭代计算，得到引起图像模糊的点扩散函数PSF；6)对所述点扩散函数PSF数值进行调整。 |
