一種退化圖像的自動辨識和復原方法
2023-06-10 20:40:56
一種退化圖像的自動辨識和復原方法
【專利摘要】本發明屬於圖像復原【技術領域】，具體涉及一種退化圖像的自動辨識和復原方法。本發明的方法包括以下步驟：步驟1辨別圖像退化類型：生成對數倒頻譜圖並確定圖像退化類型；步驟2退化參數辨識；步驟3圖像復原。本發明解決了現有技術中退化圖像辨識和復原方法通用性弱、自適應性差的技術問題；能夠針對所有退化類型的圖像進行復原，通用性強，全程無需人工參與，自適應性強，操作簡單，實用性好。
【專利說明】一種退化圖像的自動辨識和復原方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於圖像復原【技術領域】，具體涉及一種退化圖像的自動辨識和復原方法。 【背景技術】
[0002]圖像在形成、記錄、處理和傳輸過程中，由於成像系統、記錄設備、傳輸介質和處理 方法的不完善，會導致圖像質量下降，這種現象就稱為圖像降質或退化。任何通過光電成像 獲取的圖像都可能受環境影響而發生退化。
[0003]圖像復原技術的發展己經歷40多年的歷史，從上世紀五十年代的空間探索開始， 圖像復原技術成果漸漸成為國外科技成果報導的焦點之一，如月球表面和火星表面探測， 阿波羅登月，以及其他一些天文觀測成果。圖像復原涉及到從退化的觀察圖像中恢復原始 場景，這些退化現象包括模糊、降質，通常由於相機與對象之間的相對運動，光學系統的散 焦，大氣湍流和傳輸介質、成像系統的噪聲引起的。現代圖像復原技術在理論上和算法上都 己經變得更加成熟，在天文觀測、遙感、醫學成像和制導成像等方面有著廣泛的應用。
[0004]圖像的復原過程可以看成是一個反卷積或解卷積的問題。反卷積屬於數學物理問 題中的一類「反問題」，反問題的一個共同重要屬性是其病態性質，即其方程的解不是連續 地依賴於觀測數據，換句話說，觀測數據的微小變動就可能導致解的很大變動。因此，由於 採集圖像受噪聲的影響，最後對於圖像的復原結果可能偏離真實圖像非常遠，也就是說，解 卷積對噪聲極為敏感。由於以上的這些特性，圖像復原的過程無論是理論分析或是數值計 算都有特別的困難。
[0005]圖像復原過程是根據觀測圖像、退化系統的點擴散函數(或稱為退化函數、降晰函 數，英文簡寫PSF)和噪聲的特性來求解一個真實圖像的估計值。在很多情況下的解卷積過 程中，退化過程假定是確定和已知的，這種問題被稱為非盲圖像復原。但是，在大多數實際 應用中，退化過程通常是未知的，因此，只能通過退化過程和真實圖像的部分信息(甚至沒 有信息)，從觀察圖像中直接辨識出原圖像，這樣的估計問題稱為盲圖像復原。
[0006]現有技術中，不同退化圖像的復原方法只能辨識特定類型的圖像退化過程，通用 性差；此外，現有方法均需要人工辨識點擴展函數，並手動設置和調整參數，自適應性差。
【發明內容】
[0007]本發明需要解決的技術問題為:現有技術中的退化圖像辨識和復原方法通用性 弱、自適應性差。
[0008]本發明的技術方案如下所述:
[0009]一種退化圖像的自動辨識和復原方法，包括以下步驟:步驟I辨別圖像退化類型: 生成對數倒頻譜圖並確定圖像退化類型；步驟2退化參數辨識；步驟3圖像復原。
[0010]步驟I中，生成對數倒頻譜圖後先進行預處理再確定圖像退化類型，預處理包括 以下操作:銳化、邊緣檢測、圖像二值化、去除空洞和去除孤立點。作為優選方案，所述預處 理可以為:採用拉普拉斯算子對對數倒頻譜圖進行銳化；之後依次進行邊緣檢測和圖像二值化；採用閉運算、填充運算去除空洞；採用中值濾波去除孤立點。
[0011]步驟I中，採用圓周傅立葉一徑向梅林變換描述子判斷預處理後對數倒頻譜圖的形狀，並根據所述形狀確定退化類型。
[0012]所述圓周傅立葉一徑向梅林變換描述子為:
【權利要求】
1.一種退化圖像的自動辨識和復原方法，其特徵在於:包括以下步驟:步驟I辨別圖像退化類型:生成對數倒頻譜圖並確定圖像退化類型；步驟2退化參數辨識；步驟3圖像復原。
2.根據權利要求1所述的退化圖像的自動辨識和復原方法，其特徵在於:步驟I中，生成對數倒頻譜圖後先進行預處理再確定圖像退化類型，預處理包括以下操作:銳化、邊緣檢測、圖像二值化、去除空洞和去除孤立點。
3.根據權利要求2所述的退化圖像的自動辨識和復原方法，其特徵在於:步驟I所述預處理包括以下操作:採用拉普拉斯算子對對數倒頻譜圖進行銳化；之後依次進行邊緣檢測和圖像二值化；採用閉運算、填充運算去除空洞；採用中值濾波去除孤立點。
4.根據權利要求2或3所述的退化圖像的自動辨識和復原方法，其特徵在於:步驟I中，採用圓周傅立葉一徑向梅林變換描述子判斷預處理後對數倒頻譜圖的形狀，並根據所述形狀確定退化類型。
5.根據權利要求4所述的退化圖像的自動辨識和復原方法，其特徵在於:步驟I中，所述圓周傅立葉一徑向梅林變換描述子為:
6.根據權利要求5所述的退化圖像的自動辨識和復原方法，其特徵在於:步驟I中，樣本值為，測試值為小2S，I，誤差計算公式為
7.根據權利要求1或2所述的退化圖像的自動辨識和復原方法，其特徵在於:步驟2中，若退化類型為線性運動退化:運動退化角度採用霍夫變換法確定；運動退化長度為原對數倒頻譜圖灰度最大值點和最小值點的空間距離；若退化類型為散焦退化:散焦退化半徑為原對數倒頻譜圖灰度最大值點和最小值點的空間距離的一半。
8.根據權利要求1或2所述的退化圖像的自動辨識和復原方法，其特徵在於:步驟3 中，對屬於線性運動退化或散焦退化的圖像，採用經典維納濾波法進行復原；對於未知退化的圖像，採用經典盲復原法進行復原。
9.根據權利要求1或2所述的退化圖像的自動辨識和復原方法，其特徵在於:步驟3 中，對於未知退化的圖像，採用全變分復原法 進行復原。
【文檔編號】G06T5/00GK103440620SQ201310238026
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年6月17日 優先權日:2013年6月17日
【發明者】李翔 申請人:中國航天科工集團第三研究院第八三五八研究所