[发明专利]基于一维频谱曲线的散焦点扩散函数估计方法

说明书

本发明公开了一种基于一维频谱曲线的散焦点扩散函数估计方法，包括如下步骤：(1)输入一张散焦模糊图片，对其进行傅里叶变换获得频谱图；(2)选用阈值对频谱图像进行阈值分割，得到二值化散焦频谱图像；(3)使用统计法构建一维频谱曲线；(4)对步骤(3)得到的一维频谱曲线消除毛刺和微小振荡的影响，得到平滑曲线；(5)求解两级波瓣间的极小值，作为零点估计值代替暗环半径；(6)根据暗环半径与散焦半径之间的数学关系计算散焦半径；(7)重构点扩散函数。本发明的方法处理准确性高，能够很好的估计散焦半径数值；运算速度快，不存在耗时长的复杂运算。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种基于一维频谱曲线的散焦点扩散函数估计方法。

背景技术

光学成像过程中由于聚焦错误、气流扰动、系统噪声等影响，难免会出现图像模糊。散焦模糊是一种因调焦不准造成图像模糊的现象，广泛存在于多种光学仪器成像过程中。散焦模糊图像的高频信息缺失，可读性降低，不利于特征识别、信息提取等后续过程的开展。因此在实际工程中对散焦模糊图像的复原尤为必要。图像复原过程中，点扩散函数起着十分重要的作用，点扩散函数参数估计的正确与否直接影响着散焦模糊图像的复原结果。散焦半径是散焦点扩散函数的重要参数，散焦半径估计值的准确度决定了散焦点扩散函数的正确性。然而目前仍没有一种方法能够准确地估计散焦点扩散函数的方法。

利用散焦模糊图像频谱图估计散焦点扩散函数是研究散焦点扩散函数参数估计的重要途径。散焦模糊图像可看作清晰图像与散焦点扩散函数的卷积，其频谱图中存在明暗交替的圆环，各级暗环对应半径与散焦半径之间具有特定的数学关系，可根据暗环半径数值估计散焦半径。但散焦模糊图像高频信息较少，因此其频谱图中代表低频信息的中央位置能量较强，且从中央第一级亮斑向周围能量迅速衰减，次级明环可见度急剧降低，增大了估计零点的难度。同时受噪声影响，频谱图中存在大量孤立点，对零点求解造成很大的不利影响。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于一维频谱曲线的散焦点扩散函数估计方法，能够很好地估计散焦半径数值，不存在耗时长的复杂运算。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于一维频谱曲线的散焦点扩散函数估计方法，包括如下步骤：

(1)输入一张散焦模糊图片，对其进行傅里叶变换获得频谱图；对大小为L₀×L₀的散焦模糊图像g进行离散傅里叶变换，得到其频谱图像G；

(2)选用阈值对频谱图像进行阈值分割，得到二值化散焦频谱图像；

(3)使用统计法构建一维频谱曲线；

(4)对步骤(3)得到的一维频谱曲线消除毛刺和微小振荡的影响，得到平滑曲线；使用平滑滤波算子对一维频谱曲线进行平滑滤波，消除上述曲线上的毛刺与微小震荡，获得较为光滑的曲线；

(5)求解两级波瓣间的极小值，作为零点估计值代替暗环半径；

(6)根据暗环半径与散焦半径之间的数学关系计算散焦半径；

(7)重构点扩散函数。

优选的，步骤(2)具体为：使用大津法求得频谱图像阈值T₁；使用公式T₂＝E_G+δ_g计算T₂，其中E_G表示散焦模糊图像的频谱图像G的均值，δ_g表示散焦模糊图像g的方差；使用T₁和T₂的加权平均获得最终阈值T，T＝0.9T₁+0.1T₂；根据阈值T对上述频谱图像进行二值分割，将大于阈值T的像素值置为1，小于阈值T的像素值置为0，得到二值化的散焦频谱图。