[发明专利]一种基于分块模糊核集的非均匀视频盲去模糊方法

说明书

技术领域：

本发明涉及一种视频盲去模糊方法，具体涉及一种基于分块模糊核集的非均匀视频盲去模糊方法，属于视频处理技术领域。

背景技术：

随着数码摄像机的普及，视频拍摄成为人们日常生活中重要的活动，在家庭娱乐、影视制作、生产安防等方面有着重要的应用。但是，由于视频拍摄时环境和使用人员的限制，拍摄的视频不可避免的存在画面模糊等问题，影响人眼的观看感受和后期的进一步处理。

对于视频去模糊这一具有较高应用价值问题，国内外的学者已经做了大量的基础研究。常用的视频去模糊方法主要包括两类：基于模糊核优化求解的方法和基于图像合成的方法。基于模糊核优化求解的方法以D.Lee等人在IEEE Transactions on Image Processing上的工作Video deblurring algorithm using accurate blur kernel estimation and residual deconvolution based on a blurred-unblurred frame pair为代表，使用视频帧之间的运动获取模糊帧潜在的清晰图像，然后迭代优化求解模糊核。但是该方法使用单一的模糊核描述整个帧图像的模糊运动，对于具有较大景深的视频场景去模糊效果较差。基于图像合成的方法以S.Cho等人在ACM Transactions on Graphics上的工作Video deblurring for hand-held cameras using patch-based synthesis为代表，通过清晰帧上的清晰区域对模糊帧上的模糊区域进行合成。但是该方法对视频中的清晰区域的分布要求较高，即如果模糊帧上的相关区域没有对应的其他帧上的清晰区域，该方法将无法进行去模糊处理，从而影响最终的视频质量。

发明内容：

本发明的目的是针对视频序列中出现的模糊帧，为了使用户获得更清晰的视觉感受，提出了一种基于分块模糊核集的非均匀视频盲去模糊方法。

本发明的思想是根据视频帧图像梯度大小检测视频序列中的模糊帧；使用清晰帧和模糊帧之间的特征匹配计算分块单应变换；通过分块单应变换的离散采样逼近模糊运动，并通过优化逼近误差计算模糊运动的速度参数；根据模糊运动速度获取各个分块对应的模糊核，并利用反卷积计算清晰的分块；通过将清晰的分块拼接得到清晰的帧图像，从而去除视频中的模糊。

本发明的的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于分块模糊核集的非均匀视频盲去模糊方法，包括以下步骤：

步骤一、检测模糊帧

对于视频的每一帧，检测该帧是否是模糊帧，若是，执行以下步骤；否则，继续检测，直到没有模糊帧；

步骤二、视频帧网格化

将视频帧划分为由若干矩形分块组成的网格，记录网格中每个矩形角点的坐标为

其中，t表示视频帧索引数，i和j表示矩形角点的索引数，是第t帧视频中(i，j)角点，是第t帧图像中(i，j)角点的二维坐标,R表示实数集，

将网格中每个矩形表示为

步骤三、分别进行模糊帧前后两个清晰帧与模糊帧之间的特征点匹配

对于每一个模糊帧，分别在模糊帧前面和后面寻找和模糊帧最近的清晰帧作为参考，命名为前清晰帧和后清晰帧，分别检测模糊帧图像和前后清晰帧图像上的特征点，并进行特征点匹配，得到彼此匹配的特征点对的集合{(p_t1,p_s1)}和{(p_s2,p_t2)}。其中p_t1和p_t2分别是前后清晰帧上的特征点，p_s1和p_s2分别是模糊帧上与p_t1和p_t2匹配的特征点；

步骤四、分别计算前清晰帧到模糊帧和模糊帧到后清晰帧的对应分块的单应变换

对于每个分块，根据前清晰帧和模糊帧匹配的特征点，通过优化以下能量函数计算每个分块对应的单应变换H_i,j,t'：

根据模糊帧和后清晰帧匹配的特征点，通过优化以下能量函数计算每个分块对应的单应变换H_i,j,t”: