[发明专利]一种基于索博尔梯度和多帧融合的湍流修复方法和系统

权利要求书

1.一种基于索博尔梯度和多帧融合的湍流修复方法，其特征在于，包括：

步骤S1、获取视频流中当前帧之前的FrameNum-1帧图像，其中，FrameNum为预设的图像融合所需图像的帧数；

步骤S2、对当前帧及当前帧之前的FrameNum-1帧图像进行湍流修复；

步骤S3、对湍流修复后的图像进行融合，获得融合后的单帧图像，并作为当前帧的湍流修复结果。

2.根据权利要求1所述的基于索博尔梯度和多帧融合的湍流修复方法，其特征在于，所述步S1具体包括：

步骤S11、确定视频流输入的当前帧的帧数T，并确定融合所需帧数为FrameNum；

步骤S12、若判断获知T＜FrameNum，则以当前帧作为输入，不进行湍流修复；

步骤S13、若判断获知T≥FrameNum，则取视频流中第T-FrameNum+1帧到第i帧图像。

3.根据权利要求1所述的基于索博尔梯度和多帧融合的湍流修复方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

步骤S21、确定输入的图像序列为I_k，I_k中包含K张H×W的图像，其中，k∈{1,2,3,…,K}，H为图像高，W为图像宽，K等于FrameNum；

计算系数矩阵D，对系数矩阵D中的任一点的位置为i∈{1,2,3,…,H-1}，j∈{1,2,3,…,W-1}，系数矩阵中每一点D_(i,j)为：

D_(i,j)＝sin(π×i÷H)²+sin(π×j÷W)²；

步骤S22、遍历所有帧图像，求每一帧图像的离散傅里叶变换，得到傅里叶变换之后的图像序列，并计算图像序列中每一帧图像的索博尔梯度之和以作为迭代初始条件；

步骤S23、开始迭代，计算当前迭代次数下的度量值，并更新傅里叶变换结果；若判断到达迭代次数，则将最后一次更新的傅里叶变换结果进行傅里叶反变换，输出所有帧图像的傅里叶反变换结果作为湍流修复结果。

4.根据权利要求3所述的基于索博尔梯度和多帧融合的湍流修复方法，其特征在于，所述步骤S22具体包括：

遍历所述图像序列中的所有帧图像，求取每一帧图像的离散傅里叶变换，得到离散傅里叶变换后的图像序列；其中，离散傅里叶变换后的图像序列的实部为虚部为

计算图像序列中第k帧图像的索博尔梯度之和：

5.根据权利要求4所述的基于索博尔梯度和多帧融合的湍流修复方法，其特征在于，所述步骤S23具体包括：

计算当前迭代次数t下的索博尔梯度之和normGradu_k，以及图像更新系数const_k，k∈{1,2,3,…,K}，其中，第k帧图像的const_k为：

基于图像更新系数确定当前迭代次数t的频域图像并使用更新后的频域图像计算下一次迭代时的normGradu_k和const_k；遍历每一帧图像，图像更新计算公式如下：

上式中，α和λ均为可调整参数，μ固定设置为1；

当进行第一次迭代时，normGradu_k＝normGrad0_k，迭代过程将一直持续到设置的最大迭代次数为止。

6.根据权利要求5所述的基于索博尔梯度和多帧融合的湍流修复方法，其特征在于，所述步骤S22中，所述离散傅里叶变换为二维离散傅里叶变换，所述二维离散傅里叶变换可通过先对图像逐行进行一维离散傅里叶变换后将得到的结果再逐列进行一维离散傅里叶变换得到；

步骤S23中，则将最后一次更新的傅里叶变换结果进行傅里叶反变换，具体包括：