[发明专利]基于中频的图像盲复原方法

说明书

技术领域

本发明属于图像盲复原技术领域，具体涉及实时图像处理、反卷积技术、图像细节增强、模糊图像清晰化、噪声抑制等的理论和算法等多个技术邻域。

背景技术

图像复原是近年来的一个热点技术，已经广泛地用于天文、军事、医学、遥感、电视等领域。它的目的是从降质的观测图像中恢复出原来的清晰场景。数学上降质模型可以描述为原始图像与点扩展函数(point spread function，PSF)在有加性噪声的情况下的卷积，如下式：

g(x,y)=f(x,y)⊗h(x,y)+n(x,y)---(1)]]>

其中x，y是平面的二维坐标，g(x，y)是降质图像的灰度，f(x，y)原始清晰图像的灰度，h(x，y)是降质PSF的灰度，n(x，y)是加性噪声，代表卷积运算。通过傅立叶变换，该模型可在频域表示为

G(u，v)＝F(u，v)·H(u，v)+N(u，v)(2)

其中u，v表示离散频率，G(u，v)、F(u，v)、H(u，v)和N(u，v)分别是g(x，y)、f(x，y)、h(x，y)和n(x，y)的傅立叶变换。图像复原也就是从g(x，y)中把f(x，y)恢复出来。然而，在实际情况中，h(x，y)和n(x，y)往往是未知的，以致恢复f(x，y)非常困难，这种情况即被称为图像盲复原。

至今，人们已经提出了许多图像盲复原技术，比如零页面分离法、迭代盲反卷积法、模拟退火法、约束递归逆滤波法、ARMA参数估计法、总体最小二乘法、总体变分法、各项异性扩散方程法、最小熵反卷积法等等。然而，这些方法中大多使用迭代或递归步骤，致使结果可能不收敛，速度十分缓慢，甚至可能使图像质量越来越差。因此，它们几乎无法应用到需要实时处理图像的工程中。

为了实现实时图像盲复原，Carasso等人提出了一种基于快速傅立叶变换(fastFourier transform，FFT)的方法，称为APEX法。APEX法可以在数十秒内完成一幅512*512图像的复原，并有良好的效果。近几年还出现了一些该方法的改进和应用，也取得了一定的成功。APEX法提高速度重要原因在于它将PSF设定为一种非常广见的函数，称为G类函数，其傅立叶变换有如下的形式：

H(u,v)=∫R2h(x,y)exp[-i2π(xu+vy)]dxdy---(3)]]>