[发明专利]一种机巡缺陷图片图像复原重建方法

权利要求书

1.一种机巡缺陷图片图像复原重建方法，它包括：

步骤1、获取目标图片；

步骤2、建立退化模型；

步骤3、推演恢复模型；

步骤4、滤波优化并得到复原重建后的图像。

2.根据权利要求1所述的一种机巡缺陷图片图像复原重建方法，其特征在于：步骤1所述获取目标图片为无人机巡检过程中因云台抖动、云台姿态变化聚焦不准导致的离焦模糊，无法看清设备缺陷细节的图片。

3.根据权利要求1所述的一种机巡缺陷图片图像复原重建方法，其特征在于：步骤2所述建立退化模型的方法包括：

一个离焦的点光源会在图像上呈现出一个灰度均匀的弥散圆盘，退化函数为：

式中h为退化函数，R为离焦斑半径；

对退化函数进行傅里叶变换得到:

式中，J与H(x,y)是圆对称的，它的第一个零点的轨迹形成一个圆；该圆的半径记为dr；则R表示为：

4.根据权利要求1所述的一种机巡缺陷图片图像复原重建方法，其特征在于：步骤3所述推演恢复模型的方法包括：

步骤3.1、对图像进行扩展，假设原始图像为A×B大小的矩阵，则把它扩展成M×N大小的矩阵；模拟图像采样和量化的结果是一个实数矩阵，假定一幅模拟图像经过采样后得到的数字图像有M行N列，原点坐标值为(0,0)，第一行紧接原点的像素坐标值为(0,1)，则设待复原图像为：

式中的每个ai行aj列构成一个矩阵块：

则扩展后的图像为：

进行扩展得到维纳滤波器的形式为：

式中：H(u,v)、W(u,v)分别是H(i,j)和H(x,y)的傅里叶变换；

对扩展后的图像进行FFT变换，把图像转化到频域空间处理；

将FFT变换后的图像的频谱和维纳滤波器频域相乘，得到复原图像的频谱。

5.根据权利要求4所述的一种机巡缺陷图片图像复原重建方法，其特征在于：所述维纳滤波也称作最小二乘滤波，它是使原始图像f(m,n)及复原图像f′(m,n)之间的均方误差最小的复原方法。

6.根据权利要求1所述的一种机巡缺陷图片图像复原重建方法，其特征在于：步骤4所述滤波优化的方法为：采用自适应平滑滤波方法。

7.根据权利要求6所述的一种机巡缺陷图片图像复原重建方法，其特征在于：所述自适应平滑滤波方法为：在图像中取大小5*5的像素点矩阵区域，包含点(i,j)的五边形和六边形各4个；大小3*3的像素点矩阵区域一个；计算这些区域的标准差和灰度的平均值，取标准差最小区域的灰度平均值作为点(i,j)的灰度。

8.根据权利要求4所述的一种机巡缺陷图片图像复原重建方法，其特征在于：所述FFT变换的表达式为：

X(k)＝DFT[x(n)]＝∑x(n)W

式中：W＝exp(-2π/N)。