[发明专利]去方向性高速运动目标模糊的计算方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图像处理技术领域，特别涉及一种去方向性高速运动目标模糊的计算方法。

背景技术

图像模糊一般是由于相机的散焦或是被拍摄目标的运动造成。模糊图像的基本模型是清晰图像与模糊核进行卷积。在模糊核已知的情况下可以通过反卷积得到，但是在实际情况中一般模糊核是不知道，这就需要用盲反卷的方法解卷积。现有技术存在的缺点是，即便是在模糊核已知的情况下，由于其频域存在零点，因此恢复出来图像常会有明显的振铃现象。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决上述技术缺陷，特别提出了一种去方向性高速运动目标模糊的计算方法。

为达到上述目的，本发明一方面提出了一种去方向性高速运动目标模糊的计算方法，包括以下步骤：对传统相机的曝光方式进行伪随机二进制编码；用编码曝光的方式对方向性高速运动目标进行编码；获得方向性高速运动目标的模糊图像，并通过压缩约束获得所述方向性高速运动目标静止时的图像；和根据所述方向性高速运动目标静止时的图像对所述模糊图像进行优化解码以去除运动模糊。

在本发明的一个实施例中，所述对传统相机的曝光方式进行伪随机二进制编码进一步包括：对可进行编码曝光的相机直接进行伪随机二进制编码或是通过对传统相机外接控制曝光方式硬件等来实现编码曝光。

在本发明的一个实施例中，所述用编码曝光的方式对方向性高速运动目标进行编码以获得M个像素点的编码向量组成编码矩阵φ＝[φ₁^T，φ₂^T，…，φ_M^T]^T。

在本发明的一个实施例中，所述通过压缩约束获得方向性高速运动目标静止时的图像进一步包括：将相机采集到的模糊图像记为y，将所述方向性高速运动目标静止时的图像记为x；通过公式Y＝φX获得方向性高速运动目标静止时的图像，其中Y＝[y₁，y₂，…，y_M]，X＝[x₁，x₂，…，x_N]。

在本发明的一个实施例中，所述根据方向性高速运动目标静止时的图像对所述模糊图像进行优化解码以去除运动模糊进一步包括：建立优化模型s.t.Y＝φX，其中，g(x)为优化函数，s.t.为约束条件；选择优化函数g(x)，并求解以获得重建后的清晰图像。具体地，所述优化函数g(x)为满足上述约束条件的采用各种l₁范数下的优化函数，优选地，g(x)＝||ψ^TX||₁或者g(x)＝TV(X)。

本发明利用计算摄像学的方法从采集端通过编码曝光的方式改变运动目标图像的获取方式，从而消除卷积核(也称模糊核)频域的零点，这样反卷积得到的图像就不会有振铃现象，这样就最终达到去除目标运动模糊获得清晰图像的目的。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明实施例的去方向性高速运动目标模糊的计算方法流程图；

图2为本发明实施例的去方向性高速运动目标模糊的计算图例说明；

图3为传统曝光方式和本发明实施例的编码曝光方式示意图；

图4为本发明实施例示例性的编码方式；

图5为本发明实施例的以仅有4个像素的相机为例的示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

如图1所示，为本发明实施例的去方向性高速运动目标模糊的计算方法流程图，如图2所示，为本发明实施例的去方向性高速运动目标模糊的计算图例说明。该方法包括以下步骤：

步骤S101，对传统相机的曝光方式进行伪随机二进制编码。在本发明的一个实施例中，既可以对可进行编码曝光的相机直接进行伪随机二进制编码，也可以通过对传统相机外接控制曝光方式硬件等来实现编码曝光，或者本领域技术人员还可选择其他的二进制编码方式。如图3所示，为传统曝光方式和本发明实施例的编码曝光方式示意图。