一种基于傅里叶变换的图像去模糊方法技术

本发明专利技术公开了基于傅里叶变换的图像去模糊方法，包括：(1)利用k‑svd算法对输入的模糊图像进行预降噪；(2)初始化一个模糊核算子以及尺度参数；(3)以尺度参数的变化值为迭代终止条件，对预降噪后的模糊图像进行内迭代运算，以获得处理后的图像矩阵；依据处理后的图像矩阵更新模糊核算子，以预定次数为迭代终止条件，利用更新后的模糊核算子，对处理后的图像矩阵进行外迭代运算，得到最终的去模糊图像。本发明专利技术的图像去模糊方法，先对图像进行了去噪处理，然后利用迭代的方法不断优化估算结果，并利用傅里叶变换完成快速卷积运算，提高了计算效率，也不需要过多的关于图像的先验知识。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机图像处理领域，具体涉及一种基于傅里叶变换的图像去模糊方法。
技术介绍
由于运动、相机抖动等因素导致的图像模糊现象是当下常见的一种现象，模糊直接导致图像质量的下降。另外，在低光照条件下，相机成像往往需要更长的曝光时间，这就导致，轻微的手部抖动都会严重影响最终的成像质量。所以，在实际生活中，图像去模糊是有必要的，也是有实际应用价值的。近年来，许多去模糊算法被提出，在估算出原始图像的同时，也估算出了对应的模糊核算子。Xue-fen,Yi等人用一种点扩散函数进行估算，主要是利用函数对模糊图像进行去卷积操作；Jiun-Lin，Chia-Feng等人提出了一种基于预测图像与模糊图像的统计特征的迭代方法达到去模糊的效果，但是缺点是会有“振铃现象”，而且耗时较长；Zohair,Ghazali等人提出了一种基于拉普拉斯滤波的去模糊方法，计算方便简单，但效果没有得到显著提升。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于傅里叶变换的图像去模糊方法，该方法包括，将模糊问题看成是一个逆问题，先对模糊图像进行初步的降噪处理，去掉部分噪声，提升图像质量；然后，用双重迭代的方法，分别估算原始清晰图像以本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于傅里叶变换的图像去模糊方法，其特征在于，包括：(1)利用k‑svd算法对输入的模糊图像进行预降噪；(2)初始化一个模糊核算子以及尺度参数；(3)以尺度参数的变化值为迭代终止条件，对预降噪后的模糊图像进行内迭代运算，以获得处理后的图像矩阵；依据处理后的图像矩阵更新模糊核算子，以预定次数为迭代终止条件，利用更新后的模糊核算子，对处理后的图像矩阵进行外迭代运算，得到最终的去模糊图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于傅里叶变换的图像去模糊方法，其特征在于，包括：(1)利用k-svd算法对输入的模糊图像进行预降噪；(2)初始化一个模糊核算子以及尺度参数；(3)以尺度参数的变化值为迭代终止条件，对预降噪后的模糊图像进行内迭代运算，以获得处理后的图像矩阵；依据处理后的图像矩阵更新模糊核算子，以预定次数为迭代终止条件，利用更新后的模糊核算子，对处理后的图像矩阵进行外迭代运算，得到最终的去模糊图像。2.如权利要求1所述的基于傅里叶变换的图像去模糊方法，其特征在于，尺度参数初始值为1，每次内迭代后，尺度参数的值减半，直到1/16时，停止内迭代运算。3.如权利要求2所述的基于傅里叶变换的图像去模糊方法，其特征在于，内迭代运算时，针对预降噪后的模糊图像中每一个像素按照如下公式计算以及 ∂ i , j h = I ^ i , j + 1 - I ^ i , j ]]> ∂ i , j v = I ^ i + 1 , j - I ^ i , j ]]> l i , j h = 0 , | ∂ i , j h | ≤ ϵ ∂ i , j h , | ∂ i , j h | > ϵ ]]> l i , j v = 0 , | ∂ i , j v | ≤ ϵ ∂ i , j v , | ∂ i ...

【专利技术属性】
技术研发人员：张根源，
申请(专利权)人：浙江传媒学院，
类型：发明
国别省市：浙江;33