[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

说明书

技术领域

本发明主要涉及到数字图像处理领域，特指一种基于组合模糊核结构先验的单透镜成像方法。

背景技术

目前，单反相机以其高清的成像质量、丰富的镜头选择、迅捷的响应速度、卓越的手控能力等优势在人们的日常生活中发挥着越来越重要的作用。然而，为弥补单反镜头中镜片的几何畸变和像差，进一步提高成像质量，单反镜头的设计日益复杂，甚至包含数十个独立的光学器件。复杂的镜头在提高成像质量的同时，无疑也会增加镜头的体积和重量，也导致镜头的成本大大提高。镜头体积和重量的增加给用户的日常使用带来了不便，成本的提高也不便单反相机向大面积用户推广使用。因此，在尽量消除镜片像差，增加成像质量的同时，如何降低镜头成本，使其更为轻便，也成为目前单反相机设计的重要需求之一。近年来，随着图像复原技术的快速发展，图像去模糊等方法越来越成熟，镜头中某些消除像差和修正几何畸变的镜片可由去模糊等计算摄影技术代替，因此，单透镜计算成像(如图1所示)与图像复原技术的结合也逐渐成为单反相机设计的一个新的研究方向。

单透镜计算成像的关键在于利用盲卷积图像复原算法准确估计出单透镜成像系统的模糊核，即点扩散函数(Point Spread Function，PSF)。目前常用的盲卷积图像复原算法是基于最大后验概率MAP的盲卷积图像复原算法[1]：在最大后验概率的框架下，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；λ₁||▽(I)||_p1表示图像先验；λ₂||K||_p2表示模糊核先验。式(3)中图像先验和模糊核先验对常用的图像先验包括图像梯度重尾分布、边缘轮廓分布等，模糊核约束包括模糊核自身的非负性、能量守恒性、稀疏性或平滑性约束，具体请参考文献[3]。