[发明专利]组合式图像恢复方法及装置在审
申请号: | 201611200955.7 | 申请日: | 2016-12-22 |
公开(公告)号: | CN108230251A | 公开(公告)日: | 2018-06-29 |
发明(设计)人: | 宫广骅;张洪明;宋健 | 申请(专利权)人: | 深圳清华大学研究院;清华大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00 |
代理公司: | 深圳市鼎言知识产权代理有限公司 44311 | 代理人: | 徐丽昕 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山区高*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 理想图像 点扩散函数 原始图像 透射率 组合式 正则化参数 迭代方程 图像恢复 去雾 噪声 图像恢复装置 恢复 高斯核函数 判断准则 数值迭代 图像噪声 自适应性 背景光 图模型 分辨率 算法 图像 修正 全局 应用 | ||
1.一种组合式图像恢复方法,其特征在于,包括步骤:
a)获取原始图像i;
b)获取包含原始图像i、理想图像o、全局背景光A以及透射率t四个参数的雾图模型,以及包含点扩散函数h、理想图像o以及噪声n三个参数的图像噪声模型;
c)对所述雾图模型中的所述透射率t利用暗通道方法进行估计并修正;
d)根据所述雾图模型、修正后的透射率t以及光学仪器实际成像条件选取所述透射率t的下限阈值,并获得去雾过程的恢复公式,利用所述恢复公式对所述理想图像o进行初始赋值;
e)利用所述初始赋值对所述原始图像i进行去雾恢复;
f)利用高斯核函数对所述点扩散函数h进行初始赋值;
g)利用基于理查德森-露西(Richardson-Lucy)算法分别建立的理想图像o与点扩散函数h的迭代方程进行数值迭代,并获得最终理想图像,其中,所述迭代方程中使用了双总变分正则化参数与达朗贝尔判断准则,其中一个正则化参数具有空间自适应特性。
2.如权利要求1所述的组合式图像恢复方法,其特征在于,所述原始图像i为彩色图像,所述方法包括步骤:将所述原始图像i分为RGB三个分量后对每一分量分别执行步骤b)至g),并将每次获得的最终理想图像叠加。
3.如权利要求1所述的组合式图像恢复方法,其特征在于,所述雾图模型为i=o·t+A(1-t);所述图像噪声模型为i=h*o+n。
4.如权利要求3所述的组合式图像恢复方法,其特征在于,步骤c)中对透射率t进行修正获得的结果为:
其中s为待处理的像素点,y∈Ω(s)为所述待处理像素点窗口邻域的一个像素点,ω为修正系数。
5.如权利要求4所述的组合式图像恢复方法,其特征在于,ω取值为ω∈[0.9,0.95],全局背景光A的取值为:在暗通道函数:
中选取强度最高的前1‰的像素,然后在原始图像i中选取相应像素中强度最高的值即为全局背景光A的值。
6.如权利要求5所述的组合式图像恢复方法,其特征在于,所述强度是指原始图像i在该像素点的亮度数值。
7.如权利要求5所述的组合式图像恢复方法,其特征在于,所述组合式图像恢复方法应用于光学显微镜成像后的处理,所述步骤d)中光学仪器实际成像条件包括:光照强度、光照角度、显微镜焦距以及放大倍数。
8.如权利要求7所述的组合式图像恢复方法,其特征在于,所述透射率t的下限阈值t0∈[0.08,0.12],所述去雾过程的恢复公式为:
所述恢复公式中获得的o(s)即为所述理想图像o的初始赋值。
9.如权利要求8所述的组合式图像恢复方法,其特征在于,步骤f)具体为:通过给定所述高斯核函数的尺寸与标准差来完成所述点扩散函数h的初始赋值。
10.如权利要求9所述的组合式图像恢复方法,其特征在于,所述迭代方程分别为:
其中s表示待处理的像素点,m为迭代次数,*表示二维卷积运算,.表示普通的标量乘法运算,o*和h*分别表示o和h的复数共轭,∑so(s)表示在整个图像区域内对o的像素值求和,div(·)为散度算符,为梯度算符,‖·‖表示范数,λ1和λ2为两个正则化参数,λ2为定值,λ1依照具有空间自适应特性的系统性构造模型选取。
11.如权利要求10所述的组合式图像恢复方法,其特征在于,所述空间自适应特性是指区分图像的高频区域与低频区域并依照图像区域的不同对图像进行不同的恢复处理。
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