[发明专利]基于自适应窗口选择的视频图像去模糊方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应窗口选择的视频图像去模糊方法，主要解决RobFergus去模糊方法在选择用于估计运动模糊核的窗口时存在的多重复性和不确定性问题。其实现过程是：输入一帧视频图像，对该视频图像用遗传算法自适应选择用于估计运动模糊核的初始窗口；对初始窗口进行灰度转化和逆γ修正；在修正后的窗口内依次用可变贝叶斯方法和多尺度迭代法，估计出合适的运动模糊核；利用已估计出的运动模糊核，通过Richardson-Lucy去卷积算法对视频图像进行去卷积运算，得到清晰的视频图像。本发明具有自适应选择用于估计运动模糊核的窗口的优点，避免了手动选择的繁琐性和盲目性，提高了窗口选择的有效性和处理结果的准确性。

主权项

一种基于自适应窗口选择的视频图像去模糊方法，包括如下步骤：(1)输入视频序列X中的任意一帧视频图像I，视频图像I的大小为N×M，用遗传算法在视频图像I上自适应选择用于估计运动模糊核的窗口的位置坐标(i,j)，得到选择的窗口为[i,i+50,j,j+50]；(2)依据步骤(1)选择的窗口位置在视频图像I上划线标出初始窗口P0，然后将初始窗口P0进行灰度转化，并按公式P(i,j)＝P0(i,j)1/γ进行逆γ修正，得到修正后的窗口P，其中P0(i,j)为初始窗口P0的灰度图像在(i,j)处的像素值，P(i,j)为修正后的窗口P在(i,j)处的像素值；(3)设定初始的模糊核K0和迭代次数scale，在每一个尺度用可变贝叶斯方法对修正后的窗口P估计相关后验概率的收敛值，并进行多尺度迭代计算，迭代终止，得到合适的运动模糊核K；(4)利用运动模糊核K，对视频图像I用Richardson‑Lucy算法进行去卷积运算，得到清晰图像L。