[发明专利]用于图像复原的全信息非局部约束全变分方法有效

专利信息
申请号: 201110199574.2 申请日: 2011-07-18
公开(公告)号: CN102393955A 公开(公告)日: 2012-03-28
发明(设计)人: 王爽;焦李成;刘忠伟;侯彪;钟桦;张小华;杨淑媛;汤清信;相荣荣;杨奕堂;杨国辉 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 王品华;朱红星
地址: 710071 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 用于 图像 复原 信息 局部 约束 全变分 方法
【权利要求书】:

1.一种用于图像复原的全信息非局部约束全变分方法,包括如下步骤:

(1)用非局部均值滤波法对输入的模糊图像y进行噪声抑制,得到抑噪后的模糊图像x(-1)

(2)设定迭代误差ε=1×10-6,设定当前的迭代次数k=0,用维纳滤波法对抑噪后的模糊图像x(-1)进行滤波,得到初始复原结果图x(0),用初始复原结果图x(0)初始化迭代复原结果图x(k)

(3)计算迭代复原结果图x(k)的非局部权重系数矩阵 其中,W1(i,j)为非局部权重系数矩阵W1的第i行,第j列的元素值,i=1,2,...,N,j=1,2,...,N,N为迭代复原结果图x(k)的像素总数,令W1(i,j)的计算公式为:

其中, 表示迭代复原结果图x(k)的第i个f×f像素的图像小块xi和第j个f×f像素的图像小块xj之间的权重系数,f为图像小块的边长,f=5, ci为归一化因子, h为调节权重大小的参数,h=65,ai是一个列向量,它包含xi所对应的最大的10个权重系数 

(4)计算迭代复原结果图x(k)的贝叶斯非局部权重系数矩阵 其中,W2(i,j)为贝叶斯非局部权重系数矩阵W2的第i行,第j列的元素值,令W2(i,j)的计算公式为: 

其中, 表示迭代复原结果图x(k)的第i个f×f像素的图像小块xi和第j个f×f像素的图像小块xj之间的权重系数,zi为归一化因子,σ为已知噪声标准差,bi是一个列向量,它包含xi所对应的最大的10个权重系数 

(5)计算迭代复原结果图x(k)的全信息非局部权重系数矩阵W=rW1+(1-r)W2,其中,r为调节参数,r=0.4;

(6)按照如下的全信息非局部约束阈值迭代公式,计算迭代复原中间结果图x(k+1/2)

x(k+1/2)=x(k)+(HTy-Ux(k)-Vx(k))

其中,U为变形的模糊核矩阵,U=HTH,H为已知的模糊核函数矩阵,HT为H的转置矩阵,V为变形的非局部系数矩阵,V=γ2WTW,WT为权重系数矩阵W的转置矩阵,γ为调节参数,γ=0.1;

(7)用基于全变分模型的去噪方法对迭代复原中间结果图x(k+1/2)进行噪声抑制,得到抑噪后的迭代复原结果图x(k+1)

(8)判断迭代次数k是否等于更新代数q,q=100,200,...,1000,如果k=q,则返回步骤(3);否则,执行步骤(9);

(9)判断抑噪后的迭代复原结果图x(k+1)与迭代复原结果图x(k)的差值 是否小于迭代误差ε,如果 则x(k+1)就是最终的复原结果图;否则,令迭代次数k=k+1,返回步骤(6),直到满足 为止。

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