[发明专利]一种非匀速直线运动的模糊图像复原方法

说明书

本发明公开了一种非匀速直线运动的模糊图像复原方法，通过帧间差分法确定序列图像中的目标运动区域，利用光流梯度法判断运动区域的目标运动方向；根据运动目标特征边缘邻域灰度分布与运动方向相关的特点，对不同运动方向下采集的图像使用不同的图像复原方法，改善复原图像的质量，以提高后续运动目标特征边缘的提取精度。为了提高非匀速直线运动的复原图像的准确性，本发明方法提供了一种针对非匀速直线运动的模糊图像复原方法。通过满足不同运动方向的图像复原方法的应用，结合目标运动模型，实现了快速、精度高的模糊图像复原。

技术领域

本发明属于图像复原技术领域，特别涉及一种非匀速直线运动的模糊图像复原方法。

背景技术

低频振动传感器在许多领域具有广泛应用，如地震的实时监测，汽车的抗振参数测量，桥梁建筑的共振频率检测等。为了保证振动传感器的测量准确性与可靠性，需要对振动传感器进行校准以保证振动传感器的灵敏度。

典型的振动传感器校准方法有激光干涉绝对法校准、比较法校准等。这些校准法使用不同的测量方法获得振动台的振动曲线，通过比较测量结果来实现振动传感器的校准。在低频振动范围内，传感器信噪比较小，导致上述方法难以获得较高的校准精度。为了提高校准结果的准确度，单目视觉被应用于低频范围内的振动传感器校准。由于摄像机存在曝光时间，获取到的目标运动序列图像通常存在模糊现象。为了复原模糊图像，常用的方法是根据运动模型得到点扩散函数，通过去卷积实现模糊图像复原。当模糊图像由匀速直线运动目标造成，利用点扩展函数能获得质量较高的复原图像。振动台的运动模型与振动激励方式有关。振动激励方式通常可分为冲激激振、正弦激振和随机激振三种。测量低频振动相关参数时，正弦激振是最常用的振动激励方式。此时振动台的运动形式为非匀速直线运动，若使用点扩散函数方法，函数中的参数随着速度的变化而变化，导致运算效率降低，复原结果误差较大。

因此，针对目前模糊图像复原方法对于非匀速直线运动导致的图像模糊存在的运算复杂、结果误差较大等不足，本发明提出一种针对非匀速直线运动的图像模糊复原方法。

发明内容

为了实现快速有效、准确性高、可靠性强的模糊图像复原，其中图像模糊由目标的非匀速直线运动造成，本发明实施实例提供一种非匀速直线运动的模糊图像复原方法，包括：

模糊图像目标运动方向的判断：用于因非匀速直线运动造成的模糊图像目标运动方向判断，包括：基于帧间差分法的目标运动区域的确定，基于光流梯度法的目标运动方向的判断；

图像复原方法的选择：基于目标运动方向的判断，采用不同的图像复原方法，使复原后的图像中运动目标特征边缘领域灰度分布符合其运动方向导致的不同灰度分布，提高复原图像的质量，保证后续图像处理的可靠性。

一种非匀速直线运动的模糊图像复原方法，所述方法包括以下步骤，

S1：基于帧间差分法和光流梯度法判断序列图像的目标运动区域与方向；

S2：针对不同运动方向下采集的图像，使用不同的图像复原方法，得到复原图像，提高后续图像处理的精度。

所述帧间差分法和光流梯度法是用于确定目标运动区域和方向；具体包括：

(1)目标运动区域的确定

使用帧间差分法，获取目标的运动区域。通过对运动区域进行连通域分析提高算法鲁棒性，降低噪声影响。计算每个连通域的面积，并由大到小进行排序，将面积前二的两个区域作为运动目标的运动区域；

(2)目标运动方向的判断

利用光流梯度法计算目标的运动区域光流，该算法假定相邻两帧图像对应像素点的亮度恒定，公式如下所示：

I_xu+I_yv+I_t＝0 (1)