[发明专利]一种静止背景中匀速运动目标的离散退化图像构造方法

说明书

技术领域

一种静止背景中匀速运动目标的离散退化图像构造方法属于一般的图像数据处理或产生领域中通过使用多于一幅图像的部分，尤其涉及一种离散运动模糊图像构造方法。 

背景技术

如果在成像过程中图像传感器和目标之间存在相对运动，所得图像就会产生运动模糊现象。在日常生活、工业生产、航空航天领域，这种现象非常普遍。虽然运动模糊图像在某些特殊领域中可以呈现出艺术的美感，但是在交通运输、工业生产等绝大多数领域，运动模糊图像却只能给我们对图像中目标的识别以及对目标细节信息的获取带来麻烦。如交通运输领域中的电子眼，如果拍摄到图像的模糊程度已经给车牌号的辨识带来困难，那么就很难对违章车辆按章处罚，不利于交通秩序的正常维护，给人们的生活造成安全隐患。 

避免图像中运动模糊现象的产生，普遍采用防抖技术，防抖技术包括光学防抖和电子防抖，光学防抖又分为镜头防抖和成像防抖，镜头防抖指的是在镜头中设置专门的防抖补偿镜组，根据相机的抖动方向和程度，补偿镜组相应调整位置和角度，使光路保持稳定，如佳能EF IS系列镜头、尼康VR系列镜头、适马OS系列镜头；成像防抖指的是成像器件在感知相机抖动后，改变成像器件的位置或角度来保持成像的稳定，这项技术在数码相机时代得到了广泛的应用。电子防抖指的是通过对所成图像进行分析，然后利用算法对图像进行补偿的防抖技术，这项技术实际上是通过降低画质来补偿抖动，试图在画质和画面抖动之间取得一个平衡点。电子防抖与光学防抖相比，具有成本低，效果差的特点，因此电子防抖仅用在低端相机中。但是，关于电子防抖的算法却比光学防抖技术更受学术界的关注。 

对于电子防抖的算法，就是对应学术界运动模糊图像的复原算法，现阶段复原算法非常多，有传统的逆滤波算法、维纳滤波算法，还有卡尔曼滤波算法以及凸集投影法等众多盲复原算法，直到现在，仍然有改进的新算法不断涌现出来。为了验证这些新复原算法的适应性，需要复原仅退化参数不同的退化图像，并与原始图像进行比较。在每次采集图像的时候，虽然我们可以根据需要人为设定图像的退化参数，但却无法避免随机噪声的影响，使得实际采集到的图像序列除退化参数不同外，必然会受到随机噪声的影响，因此无法实际采集到仅退化参数不同的退化图像。 

克服这个问题的办法很简单，就是用软件模拟的方式对原始非退化图像利用不同退化函数进行人工退化。由Gonzalez等人著作，阮秋琦等人翻译，并由机械工业出版社出版的《数 字图像处理》一书中总结了现有技术所采用的两种人工退化图像的方法： 

第一种是空域卷积退化方法，如果原始图像为f(x，y)，退化函数为h(x，y)，则退化图像g(x，y)表示为： 

g(x，y)＝f(x，y)*h(x，y)

式中，“*”表示卷积运算；对于M×N的离散图像，第一种空域卷积退化方式得到退化图像的过程可以进一步写成： 

g(x,y)=Σm=1MΣn=1Nf(m,n)h(x-m,y-n)]]>

式中，x＝1，2，…，M；y＝1，2，…，N。根据上面的公式可以知道，计算离散退化图像g(x，y)，需要对x，y，m，n完成四重循环运算才能实现，四重循环运算使得离散退化图像g(x，y)的计算过程非常耗时，这是空域卷积退化方式的缺点。 

第二种是频域傅里叶退化方法，如果原始图像f(x，y)的频谱为F(u，v)，退化函数h(x，y)的频谱为H(u，v)，则退化图像g(x，y)的频谱表示为：