一种利用边缘分析与总变分的单幅图像去模糊清晰化方法技术

本发明专利技术公开了一种结合边缘分析与总变分的单幅图像去模糊清晰化方法，包括如下步骤：（1）选择参数，构造尺度结构；（2）在不同尺度下，点扩散函数与去模糊图像的迭代求取，逐步精细化。本发明专利技术方法针对模糊图像，考虑多尺度框架的构造，在此基础上，首先于不同尺度下设计点扩散函数的获取；进而利用改进的总变分方法实现去模糊清晰化。在本发明专利技术方法中，只要一幅输入模糊图像，即可获取较好的去模糊效果。本发明专利技术方法可应用于遥感成像、普通相机成像等等，以后处理的方式实现图像的去模糊清晰化。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种利用边缘分析与总变分的单幅图像去模糊清晰化方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)选择参数，设计尺度架构首先确定缩放比例k和尺度层数s，则图像尺度i∈[0,s]，i＝0即最小尺度，i＝s即最大尺度即原始图像g的尺度；利用k与s，将图像g缩小至最小尺度得到最小尺度的模糊图像gmin；在最小尺度层将初始清晰图像设定为最小尺度的模糊图像即f0＝gmin，此时的点扩散函数h0的初始值设定为零矩阵，初始化规整化系数λ，参数α、ε，Tikhonov规整化系数β；(2)在不同尺度下，点扩散函数与去模糊图像的迭代，逐步精细化求取去模糊结果在设计了(1)中的尺度架构并初始化点扩散函数、初始清晰图像后，从小尺度层到大尺度层循环进行逐步求解点扩散函数并实现图像去模糊；在过程中，设置自适应参数，直到图像大小到达原始图像g的尺度大小，得到最后相对最精确的点扩散函数，最后以此获取了最佳的与g同尺度的清晰图像f。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵巨峰，高秀敏，逯鑫淼，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33