[发明专利]基于非局部约束的全变分图像去模糊方法

权利要求书

1.一种基于非局部约束的全变分图像去模糊方法，包括如下步骤：

(1)用维纳滤波法得到初步去模糊结果图x⁽⁰⁾，用x⁽⁰⁾初始化去模糊结果图x^(k)，设定迭代误差ε＝1×10^-6，设定当前的迭代数k＝0；

(2)计算去模糊图x^(k)的非局部权重系数矩阵W，它的每个元素的计算公式如下：

其中，表示去模糊结果图x^(k)的第i个7×7像素的图像小块x_i和第j个7×7像素的图像小块x_j之间的权重系数，c_i为归一化因子，h为调节权重大小的参数，h＝65，w_i是一个列向量，它包含x_i所对应的最大的10个权重系数i＝1，2，...，N，j＝1，2，...，N，N为去模糊结果图x^(k)的像素总数；

(3)利用如下基于非局部约束的阈值迭代公式，计算去模糊中间结果图x^(k+1/2)：

x^(k+1/2)＝x^(k)+(H^Ty-Ux^(k)-Vx^(k))

其中，U为变形的模糊核矩阵，U＝H^TH，H为已知的模糊核函数矩阵，H^T为H的转置矩阵，V为变形的非局部系数矩阵，V＝γ²W^TW，W^T为权重系数矩阵W的转置矩阵，γ为调节参数，γ＝0.1；

(4)用基于全变分模型的去噪方法对去模糊中间结果图x^(k+1/2)进行噪声抑制，得到抑噪后的去模糊结果图x^(k+1)；

(5)判断抑噪后的去模糊结果图x^(k+1)与去模糊结果图x^(k)的差值是否小于迭代误差ε，如果则x^(k+1)就是最终的输出结果；否则，令迭代次数k＝k+1，并返回步骤(2)，直到满足为止。

2.根据权利要求1所述的基于非局部约束的全变分图像去模糊方法，其中步骤(3)给出的计算去模糊中间结果图x^(k+1/2)的公式，按如下步骤构建：

(2a)将权重系数矩阵W和去模糊结果图x^(k)的乘积的二范数模值作为非局部正则项，加入到基于全变分的图像去模糊模型中，得到基于非局部约束的全变分图像去模糊模型：

x(k+1/2)=argminx{||y-Hx(k)||22+λ||x(k)||TV+γ||Wx(k)||22}]]>《1》

其中，y为模糊图像，为惩罚项，λ为调节参数，||x^(k)||_TV为TV正则项；

(2b)将公式《1》中的惩罚项和TV正则项进行合并，得到：

x(k+1/2)=argminx{||y0-HγWx(k)||22+λ||x(k)||TV}]]>《2》

令将公式《2》改写成：

《3》

(2c)按阈值迭代公式求解公式《3》，得到：

《4》

其中，为的转置矩阵；

(2d)将公式《4》展开，得到计算去模糊中间结果图x^(k+1/2)的展开式：

                    《5》

令变形的模糊核矩阵U＝H^TH，变形的非局部系数矩阵V＝γ²W^TW，得到步骤(3)中给出的基于非局部约束的阈值迭代公式：

x^(k+1/2)＝x^(k)+(H^Ty-Ux^(k)-Vx^(k))    《6》