[发明专利]一种基于多尺度散焦信息的全聚焦图像重建方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度散焦信息的全聚焦图像的重建方法，所述图像重建方法包括以下步骤：通过将吉洪诺夫正则项与Huber函数进行结合，构建并求解多参数的正则优化模型；利用多尺度选择策略，重建出原始散焦图像对应的全聚焦图像。本发明提出的全聚焦图像的重建方法可以有效抑制图像的模糊纹理，恢复的图像包含更加丰富的细节纹理，更少的失真，没有伪影现象，更加清晰自然。

主权项

1.一种基于多尺度散焦信息的全聚焦图像重建方法，其特征在于，所述图像重建方法包括以下步骤：通过将吉洪诺夫正则项与Huber函数进行结合，构建并求解多参数的正则优化模型；利用多尺度选择策略，重建原始散焦图像对应的全聚焦图像，该步骤具体为：给定一幅输入的散焦图像d(x,y)和对应的散焦地图m(x,y)，该地图能够表示出图像中每一个像素点的散焦值；然后，使用离散模糊尺度集{σ₁,σ₂,...,σ_m}量化散焦地图m(x,y)；最后，取量化后的散焦地图m^*(x,y)中的任意像素点(x,y)，如果它的散焦值为σ_i，从聚焦图像的像素点(x,y)处提取出去模糊像素并将该像素放置在全聚焦图像f(x,y)的对应位置；基于多尺度选择策略和散焦地图的指导，依次对图像中的每一个像素点执行上述步骤，直至从聚焦图像集中提取出最合适的去模糊像素，最终重建出一幅全聚焦图像。