基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法技术

本发明专利技术公开一种基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，主要是利用多方向梯度去除原本总变分模型(Total Variation,TV)中的阶梯效应，并运用基于梯度的自适应权重控制各像素处的约束强度，最终将提出的总变分模型(Total Variation,TV)用于约束未知的清晰图像，最后利用迭代求解的方法对未知清晰图像进行估计。

Image defuzzification method based on adaptive multidirectional total variation

The invention discloses an image based on adaptive multi direction variational deblurring method, mainly using multi direction gradient to remove the original total variation model (Total Variation, TV) in step effect, and using the adaptive weight gradient control at each pixel based on the constraint of strength, the total variation will eventually put forward model (Total Variation, TV) for a clear image of constraint unknown, finally using iterative method to estimate the unknown clear image.

【技术实现步骤摘要】
基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法
本专利技术涉及图像处理领域中的去模糊
，具体涉及一种基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法。
技术介绍
近年来，随着信息技术的发展，图像已经广泛地应用于社会中的各个领域。目前，虽然智能相机硬件水平已经比几年前有了极大的提高，但是并不能完全解决实际应用中的问题。在特殊情况下，仍然会得到模糊的照片：1)由于拍照时手机抖动，存在运动模糊；2)由于拍照时焦距未调节到位，会存在图片散焦模糊问题。而清晰的图像是许多实际应用的基础工作，例如：目标检测、视频监督、医学成像处理等。。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，主要是利用多方向梯度去除原本总变分模型(TotalVariation,TV)中的阶梯效应，并运用基于梯度的自适应权重控制各像素处的约束强度，最终将提出的总变分模型(TotalVariation,TV)用于约束未知的清晰图像，最后利用迭代求解的方法对未知清晰图像进行估计。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，它包括以下步骤：步骤1，对原始输入模糊图像进行模糊核本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤1，对原始输入模糊图像进行模糊核估计；步骤2，对原始输入模糊图像进行噪声估计，并根据噪声程度进行相应的去噪处理；步骤3，调节正则化参数λ；步骤4，利用去噪后的图像估计自适应多变量总变分模型中的所有权重

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤1，对原始输入模糊图像进行模糊核估计；步骤2，对原始输入模糊图像进行噪声估计，并根据噪声程度进行相应的去噪处理；步骤3，调节正则化参数λ；步骤4，利用去噪后的图像估计自适应多变量总变分模型中的所有权重步骤5，构建图像去模糊代价函数；步骤6，利用SplitBregmanIteration技术来最优化重建代价函数，得到估计的清晰图像；步骤7，重复步骤4至6直到迭代次数到达预设值。2.根据权利要求1所述的基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，其特征在于，所述步骤2具体为，预先测试好去噪参数组，当估计得到噪声级别后，选取出最接近的一组去噪参数组。3.根据权利要求1所述的基于自适应多方向总变分...

【专利技术属性】
技术研发人员：何娟，万蕾，刘蛟，
申请(专利权)人：四川长虹电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51