【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种模糊图像盲复原方法，特别是涉及一种基于梯度自动激活的模糊图像盲复原方法。
技术介绍
在图像拍摄中，模糊为一种常见的图像退化形式。图像中的模糊通常由相机镜头对焦不准或者曝光期间相机与拍摄目标之间的相对运动造成。复原模糊图像对于提升图像视觉效果和提取图像信息有重要意义。图像去模糊问题中，通常使用模糊核表示模糊的形式。针对模糊核未知的模糊图像盲复原问题，估计准确的模糊核为问题难点及问题核心。文献“Cho,Sunghyun,and Seungyong Lee.\Fast motion deblurring.\ACM Transactions on Graphics(TOG).Vol.28.No.5.ACM,2009.”提出一种基于物体边缘的模糊图像盲复原方法。该方法迭代估计清晰图像与图像模糊核，在迭代过程中，每次迭代首先固定前一步估计得到的模糊核，通过求解优化问题估计清晰图像，然后，固定估计得到的清晰图像来估计模糊核。在进行模糊核更新时，该方法利用双边滤波器对估计得到的清晰图像进行边缘增强处理，使处理后的图像中仅保留符合双边滤波器定义的强边缘，进而利用该滤波后的图像估计模糊核。该方法依赖于图像中含有较强的并且孤立的边缘，且依赖于边缘能够在双边滤波器作用下有较强的响应。
技术实现思路
为了克服现有模糊图像盲复原方法实用性差的不足，本专利技术提供一种基于梯度自动激活的模糊图像盲复原方法。该方法在图像梯度上估计模糊核，在迭代更新图像梯度估计和图像模糊核的过程中，以增量形式自动激活部分最重要的梯度成分为非零元素并对非零梯度值进行估计。进而只用含有稀疏非零元...
【技术保护点】
一种基于梯度自动激活的模糊图像盲复原方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、给定模糊图像y，首先求模糊图像y梯度利用图像在水平与垂直方向的梯度，定义为▿y=[(▿vy)T,(▿hy)T]T---(1)]]>其中与分别表示模糊图像y在竖直方向与水平方向的梯度，即令和并且*表示卷积操作；步骤二、给定通过求解式(2)估计清晰图像梯度模糊核k和梯度激活因子τ:其中，τ为梯度激活因子，其中的元素仅取值0或1，用于指示中相应位置处的元素是否被激活，即当τj＝1时为非零值，即当τj＝0时必须为0，j表示τ和中的相同位置，⊙表示逐元素点乘运算；Λ＝{τ:||τ||0≤κ,τ∈{0,1}n}为τ的取值域，n表示的元素个数，λ和γ为非负惩罚系数，零范数||·||0表示τ中非零元素的个数，κ为大于等于1的正整数；式(2)中的约束项||k||1＝1,k≥0表示k中元素应为非负数且总和为1；对于式(2)的求解，首先，对于进行初始化，令然后循环执行以下步骤1和步骤2直到设定的迭代次数T；1.固定求解图像模糊核k；具体方法为：mink12||▿y-k*&dt...
【技术特征摘要】
1.一种基于梯度自动激活的模糊图像盲复原方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、给定模糊图像y，首先求模糊图像y梯度利用图像在水平与垂直方向的梯度，定义为 ▿ y = [ ( ▿ v y ) T , ( ▿ ...
【专利技术属性】
技术研发人员：张艳宁，李海森，巩东，孙瑾秋，张臻，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。