[发明专利]一种利用边缘分析的图像MTF估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理与图像评价技术，尤其涉及一种利用边缘分析的图像MTF估计方法。

背景技术

MTF，全称Modulation Transfer Function，常称为调制传递函数，它本身是属于物理光学理论范畴的一个概念，同时也是衡量光学系统的质量的一个重要指标。MTF以空间频率的函数形式存在，较之仅凭借某一个数字量(分辨率、清晰度等)来对成像系统进行质量评价更具有可分析性、权威性。经过多年实践，用图像MTF来评价光学系统的成像质量已经获得普遍承认并得到广泛应用。

目前，国内外常用的MTF计算方法主要包括：冲击输入法、正弦输入法、相片判读法、脉冲法以及刃边法。其中，后两种方法适合后处理计算，比如在轨卫星图像MTF的计算。实际上，在很多应用情况下，系统的MTF并不只是由单纯的光学系统决定，后端的电路系统等都对MTF有影响，而图像是最终输出，从图像计算MTF的方法能够衡量整个成像系统的成像质量。平常使用的脉冲法以及刃边法，需要从图像中寻找合适的位置——即脉冲存在的位置与刃边存在的位置，有时候图像中可能不存在这样的位置与信息，而且有时候需要人工干预找出这些位置，这都将导致无法自动产生准确的MTF。

因此，对于从图像获取MTF，需要开发一种自动化的方法，即输入图像就可以输出MTF。

发明内容

本发明提出一种利用边缘分析的图像MTF估计方法，从单幅图角度，充分利用边缘信息，构建盲估计点扩散函数PSF(Point Spread Function)，进而换算到频域，实现单幅图像MTF的估计。

本发明的主要思路是：

(1)盲估计点扩散函数

对于图像，其常用的退化模型表示为：

上式中观测退化图像I，f是原始场景即清晰景物，h即为点扩散函数PSF，N为噪声，是卷积符号；PSF即为Point Spread Function；

在输入观测退化图像I的情况下，进行点扩散函数PSF的估计即h的估计，忽略N的影响；

(1-a)：首先，利用双边滤波器进行图像滤波，观测退化图像I经双边滤波器后，得到去除噪声和波纹的图像g；

在这里，双边滤波器是一个从局部操作的过程，其主要方程如下：

上式中，Ω是局部区域，也可称作支持域；(i,j)是像素坐标，且它是局部区域Ω的中心，p代表局部区域Ω中的任意像素；在这个公式中，I_p表示p处的像素强度值，并且G_s[D_s(p),σ_s]与G_v[D_v(p),σ_v]是两个高斯函数；归一化的因子M(i,j)定义为：

高斯函数G_s[D_s(p),σ_s]是为空间约束设计的，D_s(p)是尺寸，σ_s是标准差或偏差；D_s(p)代表(i,j)与p之间的空间距离，用像素表示；而G_v[D_v(p),σ_v]为像素强度约束，D_v(p)是尺寸,而σ_v是标准差或偏差；D_v(p)是像素(i,j)与p之间的强度距离：

D_v(p)＝|I(i,j)-I_p|

(1-b)：对步骤(1-a)中的结果，进而利用加权均方最小二乘滤波WLS方法滤波，得到具有强烈边缘的图像g₁；WLS即为Weighted Least Square；

WLS滤波器对g进行滤波，滤波后图像g₁：

g₁＝(κ+λH)^-1g

这里D_x与D_y代表差分算子，κ表示单位矩阵；平滑加权因子w_x和w_y定义为：

其中(g)_L定义为g的log操作，参数a可以控制梯度的变化能力，而ε是一个正常数，为了避免计算中的病态；