[发明专利]基于多尺度自相似的运动模糊图像盲复原方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度自相似的运动模糊图像盲复原方法，用于解决现有图像盲复原方法复原图像效果差的技术问题。技术方案是将图像多尺度自相似特性作为先验信息引入到图像复原问题中，将上一尺度估计的清晰图像作为下一尺度的先验约束，进行图像复原，减少了复原图像在强边缘的振铃效应，能够获得更加清晰的图像。提高了复原图像的效果。

主权项

1.一种基于多尺度自相似的运动模糊图像盲复原方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一、对模糊图像B进行多尺度降采样，分别为B_o，B₁，…B_s，…，B_S，其中S为降采样的次数，B₀＝B，B_s＝DB_s-1，D为降采样算子；s越小，图像尺度越大，当s＝0时，为原始模糊图像； 步骤二、对于尺度s从S到0的模糊图像依次按照如下优化函数进行优化求解： （1）式中，K_s,L_s分别尺度为s下估计的图像模糊核和清晰图像，G为梯度提取滤波器组，为二维卷积操作，α,λ，τ，β均为正则化系数，η为范数选择参数，为计算的η范数，L_s′＝D^-1L_s+1，D^-1为降采样算子D的逆操作，即为对应的上采样；需要注意的是当s＝S时，不存在s+1，此时，优化函数为：（2）对于（1）式和（2）式的求解，首先，对L_s进行初始化，然后，循环执行以下步骤1,2直到迭代到设定的迭代次数T； 1.固定L_s求解模糊核K_s； 此时，（1）式和（2）式的目标函数均简化为下式： （3）（3）式通过共轭梯度求解以加快求解速度，求解公式转化为： （4）式中，F(·）和F^-1(·)分别为二维快速傅丽叶变换的正变换和逆变换，为F(·)的共轭，о为矩阵的点乘操作，I为单位矩阵；求解公式（4），得到当前的图像模糊核K_s。