[发明专利]一种实时图像盲复原方法

摘要

本发明提供了一种实时图像盲复原方法，包括对退化图像进行傅里叶变换，然后求出退化图像的归一化频谱，根据自然图像的频谱分布规律，对退化图像的原始图像的频谱进行重建，估计出原始图像的归一化频谱，对退化图像的归一化频谱和重建频谱进行比较，求取系统的光学传递函数，进而求取退化图像的点扩散函数，根据所获得的点扩散函数，对退化图像进行维纳滤波复原，从而得到理想的图像。本方法不包含耗时的迭代，方法简单，易于实现，从而降低了算法复杂度，同时获得了准确的点扩散函数估计，取得了良好的图像复原效果。

主权项

一种实时图像盲复原方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对退化图像进行傅里叶变换，然后求出退化图像的归一化频谱；2)根据自然图像的频谱分布规律，对退化图像的原始图像的频谱进行重建，估计出原始图像的归一化频谱；步骤2)中，原始图像归一化频谱的重建公式为：ln|F*(μ,ν)|=ln|G*(μ,ν)||μ2+ν2|<ng1+k*log|n|-k*log|μ2+ν2|n≤μ2+ν2≤N-1g2+k*log|n|-k*log|μ2+ν2|-N≤μ2+ν2≤-n---(2)]]>其中，k为预估的清晰图像的斜率，G*(μ,ν)为退化图像的归一化频谱，F*(μ,v)为重建的原始图像归一化频谱，g1和g2为ln|G*(μ,ν)|在处的值，*为卷积符号，μ和ν为频域空间的坐标，n的取值为6‑10，N为图像大小；g1，g2取ln|G*(0,n)|，ln|G*(0,‑n)|在ln|G*(0,v)|上的加权平均值；3)对退化图像的归一化频谱和重建的原始图像归一化频谱进行比较，求取退化系统的光学传递函数，进而求取退化图像的点扩散函数；4)根据所获得的点扩散函数，对退化图像采用维纳滤波进行图像重建。