[发明专利]一种退化图像的自动辨识和复原方法

说明书

技术领域

本发明属于图像复原技术领域，具体涉及一种退化图像的自动辨识和复原方法。 

背景技术

图像在形成、记录、处理和传输过程中，由于成像系统、记录设备、传输介质和处理方法的不完善，会导致图像质量下降，这种现象就称为图像降质或退化。任何通过光电成像获取的图像都可能受环境影响而发生退化。 

图像复原技术的发展己经历40多年的历史，从上世纪五十年代的空间探索开始，图像复原技术成果渐渐成为国外科技成果报道的焦点之一，如月球表面和火星表面探测，阿波罗登月，以及其他一些天文观测成果。图像复原涉及到从退化的观察图像中恢复原始场景，这些退化现象包括模糊、降质，通常由于相机与对象之间的相对运动，光学系统的散焦，大气湍流和传输介质、成像系统的噪声引起的。现代图像复原技术在理论上和算法上都己经变得更加成熟，在天文观测、遥感、医学成像和制导成像等方面有着广泛的应用。 

图像的复原过程可以看成是一个反卷积或解卷积的问题。反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”，反问题的一个共同重要属性是其病态性质，即其方程的解不是连续地依赖于观测数据，换句话说，观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。因此，由于采集图像受噪声的影响，最后对于图像的复原结果可能偏离真实图像非常远，也就是说，解卷积对噪声极为敏感。由于以上的这些特性，图像复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特 别的困难。 

图像复原过程是根据观测图像、退化系统的点扩散函数（或称为退化函数、降晰函数，英文简写PSF）和噪声的特性来求解一个真实图像的估计值。在很多情况下的解卷积过程中，退化过程假定是确定和已知的，这种问题被称为非盲图像复原。但是，在大多数实际应用中，退化过程通常是未知的，因此，只能通过退化过程和真实图像的部分信息（甚至没有信息），从观察图像中直接辨识出原图像，这样的估计问题称为盲图像复原。 

现有技术中，不同退化图像的复原方法只能辨识特定类型的图像退化过程，通用性差；此外，现有方法均需要人工辨识点扩展函数，并手动设置和调整参数，自适应性差。 

发明内容

本发明需要解决的技术问题为：现有技术中的退化图像辨识和复原方法通用性弱、自适应性差。 

本发明的技术方案如下所述： 

一种退化图像的自动辨识和复原方法，包括以下步骤：步骤1辨别图像退化类型：生成对数倒频谱图并确定图像退化类型；步骤2退化参数辨识；步骤3图像复原。 

步骤1中，生成对数倒频谱图后先进行预处理再确定图像退化类型，预处理包括以下操作：锐化、边缘检测、图像二值化、去除空洞和去除孤立点。作为优选方案，所述预处理可以为：采用拉普拉斯算子对对数倒频谱图进行锐化；之后依次进行边缘检测和图像二值化；采用闭运算、填充运算去除空洞；采用中值滤波去除孤立点。 

步骤1中，采用圆周傅立叶－径向梅林变换描述子判断预处理后对数倒频谱图的形状，并根据所述形状确定退化类型。 

所述圆周傅立叶－径向梅林变换描述子为：