[发明专利]利用图像局部结构方向导数的模糊核多尺度迭代估计方法

摘要

本发明公开了一种利用图像局部结构方向导数的模糊核多尺度迭代估计方法，包括尺度间更新、尺度内迭代估计和尺度间迭代终止判断，由粗尺度到精细尺度迭代估计模糊核与复原图像，其中尺度内迭代估计包含如下步骤：当前尺度增强型方向梯度场的计算；当前尺度模糊核的快速估计；当前图像方向导数近似频谱的计算；当前尺度图像的快速复原。本发明利用了图像跳跃边缘的梯度信息，并且基于快速傅立叶变换技术，以较小的时间复杂度快速地估计模糊核，可用于对各种实际模糊图像进行盲去模糊。

主权项

1.一种利用图像局部结构方向导数的模糊核多尺度迭代估计方法，其特征在于包括迭代系统初始化过程和多尺度迭代估计过程，步骤如下：1.1所述的迭代系统初始化过程为：(1)输入一幅待恢复的M×N大小的模糊图像y，最粗尺度的初始化模糊核k₀，待估计模糊核的支撑集尺寸h₁×h₂，对模糊图像y下采样得到多尺度的模糊图像序列{y₁,y₂,L,y_S}，计算最大尺度个数其中：M,N分别表示图像的行数和列数，h₁,h₂分别表示模糊核支撑集的行数和列数，max(h₁,h₂)表示h₁和h₂中的最大值，Int(·)为取整运算，log₁₀表示以10为底的对数；(2)需要初始化的迭代系统参数包括：尺度内最大迭代次数N_max；常量补偿参数β、差分算子贡献参数γ、图像差分算子贡献参数α；(3)计算水平方向差分算子D₁＝[1,-1]的傅里叶变换F(D₁)和垂直方向差分算子D₂＝[1,-1]^T的傅里叶变换F(D₂)；1.2所述的多尺度迭代过程包括尺度间更新、尺度内的迭代估计和尺度间迭代终止判断：1.2.1尺度间更新，尺度为s，1≤s≤S：(1)利用第s-1尺度下的盲复原图像x_s-1和估计的模糊核k_s-1，对它们分别进行上采样，将当前尺度s下的初始图像更新为将当前尺度s下的初始模糊核更新为对于尺度s＝1时图像的初始迭代解为模糊核的初始迭代解为其中：符号“↑”表示上采样操作；(2)计算y_s的结构张量，进而得到位置(i,j)垂直于局部结构方向的归一化特征向量同时计算y_s的标准梯度向量场(u_s,v_s)，由此逐点计算y_s的方向梯度向量，其法向分量以及切向分量(▿ays)i,j=(-υs,μs)i,j·(us,vs)i,jT;]]>(3)计算当前尺度s下模糊图像y_s的频谱F(y_s)，以及y_s的方向梯度向量场的频谱1.2.2尺度内迭代估计，n为迭代次数，1≤n≤N_max：步骤1，生成迭代图像的增强型方向梯度向量场，对第n-1次迭代得到的图像利用Meyer卡通-纹理分解方法得到卡通成份，并进行冲击滤波，得到边缘增强图像通过计算的结构张量逐点计算的法向分量和切向分量得到第n次迭代图像的方向梯度向量场为步骤2，当前尺度模糊核的快速估计，计算第n次迭代图像方向梯度向量场的频谱然后在频域中得到第n次迭代的模糊核步骤3，计算方向导数的近似频谱，根据计算第n次迭代的法方向导数和切方向导数的近似频谱步骤4，当前尺度图像的快速复原，计算步骤2中模糊核的频谱然后求得第n次迭代复原图像的一个粗估计步骤5，尺度内迭代终止判断：如果n≥N_max，转至尺度间迭代终止判断，并将作为当前尺度最终估计的模糊核，作为当前尺度盲复原图像，内部迭代计数器n置为1；否则更新内部迭代计数器n＝n+1，并转至步骤1；1.2.3尺度间迭代终止判断：如果s≥S，尺度间迭代终止，并将作为最终模糊核，作为最终的复原图像；否则更新尺度迭代计数器s＝s+1，转至尺度间更新。