[发明专利]基于变分正则化的大气扰动图像恢复方法

权利要求书

1.基于变分模型以及低秩逼近的大气扰动的去除方法，包括：

(1)有一组在空中拍摄固定目标的视频帧序列{f_i}，它们受到了大气扰动的影响而产生了模糊和畸变；

(2)对视频帧序列{f_i}进行低秩分解，得到初始参考图像I₀；

(3)令Out_loop为外层迭代变量，初始化Out_loop＝1，设置最大外层循环次数max_out，将I₀作为当前要优化的参考图像u；

(4)中层迭代为Bregman距离(Bregman distance)迭代，令Middl_loop为中层迭代变量，初始化Middle_loop＝1，设置最大中层循环次数max_middle，将初始帧序列{f_i}作为当前帧

(5)对于当前帧序列中的每一帧利用B-spline配准方法计算参考图像到的形变矩阵Φ_i；

(6)内层迭代为向前-向后算子分离迭代，令Inter_loop为内层迭代变量，初始化Inter_loop＝1,设置最大内层循环次数max_inter；

(7)利用{Φ_i}、和u进行向前步骤，得到迭代过程变量v；

(8)用非局部全变差和可控核回归全变差为正则项得到最优化式子，然后使用分离的Bregman迭代算法进行求解最优化式子得到新的u；

(9)将Inter_loop>max_inter作为循环终止条件，若Inter_loop不满足大于max_inter的条件，在将Inter_loop的值增加1后返回步骤(7)，否则直接执行步骤(10)；

(10)利用{Φ_i}、u和初始帧序列{f_i}进行当前帧序列的更新；

(11)将Middle_loop>max_middle作为循环终止条件,若Middle_loop不满足大于max_middle的条件，则在将Middle_loop值增加1后返回步骤(5)，否则直接执行步骤(12)；

(12)将优化后的参考图像作为当前参考图像u，即

(13)利用当前参考图像u，对当前视频帧进行B-spline近似配准，去掉几何形变，得到配准后的视频帧序列{H_i}；

(14)对配准后的视频帧序列{H_i}进行低秩分解，得到结果作为新的参考图像u；

(15)将Out_loop>max_out作为循环终止条件，若Out_loop不满足大于max_out的条件，在将Out_loop的值增加1后返回步骤(4)，否则直接执行步骤(16)；

(16)使用空间加权原子核范数最小化将配准以后的视频帧序列{H_i}融合成一张近衍射极限图片I_fusion；

(17)将融合图片I_fusion进行去卷积处理，得到最后的去除大气扰动后的图片I_final。

2.根据权利要求1所述基于变分模型以及低秩逼近的大气扰动的去除方法，其特征在于在步骤(7)中，所述的向前步骤的公式如下：

式中，δ是用户设置的参数，δ＝1，Φ_i是步骤(5)中利用B-spline方法，将参考图像配准到观测图像得到的变换矩阵。