[发明专利]基于多尺度自相似的运动模糊图像盲复原方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像盲复原方法，特别是涉及一种基于多尺度自相似的运动模糊图像盲复原方法。

背景技术

文献“基于边缘信息的运动模糊图像的鲁棒盲复原，光电子激光，2011，Vol22(10)，p1982-1989”提出了一种稳健的从单幅模糊图像中求取模糊核并对图像去模糊的图像盲复原方法。该方法首先通过双边滤波器和激波滤波器估计非模糊图像的边缘信息，然后，根据模糊图像与非模糊图之间的边缘关系求模糊核，最后，在多尺度框架下针对各个子算法设定自适应参数，构建一个稳健的图像盲复原方法。此方法对模糊退化图像有很好的复原效果,不仅有效地去除了运动模糊和噪声,并能在一定程度上保留边缘细节。文献所述方法模糊核求解是基于估计的非模糊图像边缘信息，由于模糊图像的多样性和复杂性，会造成模糊图像的边缘信息难以估计，导致模糊核估计错误，同时，由于反卷积问题的病态性，错误的模糊核会造成最终结果在强边缘产生振铃效应，严重影响最终复原结果。

发明内容

为了克服现有图像盲复原方法复原图像效果差的不足，本发明提供一种基于多尺度自相似的运动模糊图像盲复原方法。该方法将图像多尺度自相似特性作为先验信息引入到图像复原问题中，将上一尺度估计的清晰图像作为下一尺度的先验约束，进行图像复原，减少了复原图像在强边缘的振铃效应，能够获得更加清晰的图像。可以提高复原图像的效果。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于多尺度自相似的运动模糊图像盲复原方法，其特点是包括以下步骤：

步骤一、对模糊图像B进行多尺度降采样，分别为B_o，B₁，…B_s，…，B_S，其中S为降采样的次数，B₀＝B，B_s＝DB_s-1，D为降采样算子。s越小，图像尺度越大，当s＝0时，为原始模糊图像。

步骤二、对于尺度s从S到0的模糊图像依次按照如下优化函数进行优化求解：

{Ks,Ls}=argminKs,Ls{α||Bs-Ks⊗Ls||22+λ||Ls-Ls′||22+τ||G⊗Ls||η+β||Ks||22}]]>   （1）