[发明专利]基于组合模糊核结构先验的单透镜计算成像方法

权利要求书

1.一种基于组合模糊核结构先验的单透镜计算成像方法，其特征在于，

S1：利用单透镜相机获取模糊图像；

S2：将模糊图像的像差校正问题转换为盲卷积图像复原问题，将单透镜得到的模糊图像作为已知条件，将其看作盲卷积图像复原问题，用盲卷积图像复原算法对模糊图像处理，得到单透镜的模糊核和最终的清晰图像，具体包括以下步骤：

S21：在盲卷积图像复原算法的目标函数中加入组合的模糊核结构先验，即中间部分圆盘状的模糊核采用满足高斯分布的平滑性先验，周围区域狭长带状的模糊核采用满足混合指数分布的稀疏性先验；

S22：针对S21中加入组合模糊核先验的目标函数，采用相应的迭代优化算法估计出单透镜的PSF；

S23：针对S22中所得到的单透镜PSF，利用相应的非盲卷积图像复原算法得到最终清晰图像。

2.根据权利要求1所述的基于组合模糊核结构先验的单透镜计算成像方法，其特征在于，所述S1中的模糊图像是在正常光圈大小下，由单透镜相机得到的模糊图像。

3.根据权利要求2所述的基于组合模糊核结构先验的单透镜计算成像方法，其特征在于，在S2中，将模糊图像的像差校正用图像处理中的盲卷积图像复原算法来解决，所采用的盲卷积图像复原算法为基于最大后验概率MAP的盲卷积图像复原算法，在最大后验概率模型下，盲卷积图像复原问题的统计学模型可以表述为：

argmaxP(K,I|B)＝argmaxP(B|I,K)P(I)P(K)           (1)

其中，K表示单透镜的模糊核，又称点扩散函数PSF；I表示清晰图像；B表示由单透镜成像系统直接得到的模糊图像；P(K,I|B)表示在模糊图像B已知条件下，与模糊图像B对应的模糊核和清晰图像分别为K和I的概率；P(B|I,K)表示如果已知模糊核K和清晰图像I，对应的模糊图像为B的概率；P(I)表示对原始清晰图像已知的先验概率；P(K)表示模糊核的先验概率；

为计算方便，考虑到对数与乘积的转换关系以及对数函数的单调性，对式(1)左右两端分别去负对数：

-logP(K,I|B)＝-logP(B|K,I)-logP(I)-logP(K)          (2)

则上述问题转化为能量最小化问题，左边的目标函数可以定义为：

E(K,I)=minK,I||K*I-B||2+λ1||▿(I)||p1+λ2||K||p2---(3)]]>

其中，表示数据拟合项；表示图像先验；λ₂||K||_p2表示模糊核先验；

式(3)中的图像先验采用服从重尾分布的先验，如下式示：

Πx,y∈Ω1σ2πexp(-||▿I(x,y)-▿B(x,y)||22σ2).---(4)]]>