The invention discloses a method for restoring blurred image of a small unmanned aerial vehicle, which relates to the technical field of computer vision. The emphasis of this method is to enhance the practicability and robustness of fuzzy image restoration for small UAVs. The invention comprises the following steps: (1) recognizing the image of a small UAV by using a convolution neural network based fuzzy type recognition algorithm for the image of the UAV, and obtaining the fuzzy type; (2) restoring the motion blurred image with the blurred type as a motion blurred image, using a motion blurred image blind restoration algorithm constrained by regularization of mixed characteristics; Clear restoration images are obtained; (3) The blurred image is atmospheric blurred, and the blurred image is restored by using the image defogging algorithm based on hybrid prior and guided filtering; (4) The blurred image is defocused, and the blind restoration algorithm based on spectral preprocessing and improved Hough transform is used to restore the blurred image. The image is restored and restored clearly.
【技术实现步骤摘要】
一种小型无人机模糊图像复原方法
本专利技术涉及计算机视觉
，特别是指一种小型无人机模糊图像复原方法。
技术介绍
近年来，小型无人机以高机动性、高性价比和较低的操作难度成为近地遥感信息获取的重要方式，其在低空摄影、近地勘测、智能交通、消防反恐和军事侦察等多各领域具有广泛的应用前景。小型无人机在成像过程中易受到恶劣天气、云台抖动、相对运动、成像系统故障等因素影响，导致图像模糊降质，大气模糊、运动模糊和离焦模糊为其常见的三种模糊类型。图像模糊直接干扰了信息的及时把握和决策者的准确决断，因此对图像进行去模糊处理成为改善小型无人机信息获取质量的关键。模糊图像复原是根据图像降质机理，利用已知的先验条件建立图像退化物理模型，有针对性的恢复清晰图像的过程。其主要解决模糊类型识别和各类型模糊图像复原问题。相较传统基于图像增强的去模糊方法，模糊图像复原方法针对性更强，去模糊效果更好，且信息保存更完整。综上所述，研究一种小型无人机模糊图像复原方法具有重要的现实意义。在模糊图像复原方面，学者做了大量工作：石明珠等人提出针对运动成像混合模糊的全变分图像复原方法。首先依据模糊图像的频谱...
【技术保护点】
1.一种小型无人机模糊图像复原方法，其应用于小型无人机影像，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一：将小型无人机模糊图像，利用基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别算法进行识别，得到模糊类型，包括运动模糊图像、大气模糊图像以及离焦模糊图像，将运动模糊图像执行步骤二，大气模糊图像执行步骤三，离焦模糊图像执行步骤四；步骤二：将模糊类型为运动模糊的图像，利用混合特性正则化约束的运动模糊图像盲复原算法进行复原，得到清晰复原图像；步骤三：将模糊类型为大气模糊的图像，利用基于混合先验与引导滤波的图像去雾算法进行复原，得到清晰复原图像；步骤四：将模糊类型为离焦模糊的图像，利用基于频谱预...
【技术特征摘要】
1.一种小型无人机模糊图像复原方法，其应用于小型无人机影像，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一：将小型无人机模糊图像，利用基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别算法进行识别，得到模糊类型，包括运动模糊图像、大气模糊图像以及离焦模糊图像，将运动模糊图像执行步骤二，大气模糊图像执行步骤三，离焦模糊图像执行步骤四；步骤二：将模糊类型为运动模糊的图像，利用混合特性正则化约束的运动模糊图像盲复原算法进行复原，得到清晰复原图像；步骤三：将模糊类型为大气模糊的图像，利用基于混合先验与引导滤波的图像去雾算法进行复原，得到清晰复原图像；步骤四：将模糊类型为离焦模糊的图像，利用基于频谱预处理与改进霍夫变换的离焦模糊盲复原算法进行复原，得到清晰复原图像；完成小型无人机模糊图像的复原。2.根据权利要求1所述的小型无人机模糊图像复原方法，其特征在于，步骤一具体包括以下步骤：(101)将小型无人机模糊图像利用快速傅里叶变换，得到模糊图像的频谱图；(102)将模糊图像的频谱图利用训练过的卷积神经网络模型进行特征提取，得到特征图；(103)将特征图输入分类器，得到模糊类型。3.根据权利要求1所述的小型无人机模糊图像复原方法，其特征在于，步骤二具体包括以下步骤：(201)将运动模糊图像利用基于保角单演相位一致性的边缘检测算法和冲击滤波器进行边缘信息提取与锐化，得到锐化的边缘细节；(202)构建模糊核模型为：其中，L为清晰图像，B为运动模糊图像，▽B为运动模糊图像的一阶偏导，k为模糊核，▽SF(LCMPS)为锐化的边缘细节，||.||1和||.||2分别表示L1、L2范数，▽k、▽2k分别表示模糊核的一阶偏导和二阶偏导，为稀疏正则项，为平滑正则项，λk1、λk2、λk3分别为各正则项的参数；(203)根据模糊核的像素非负性和能量守恒特性对模糊核修正，得到最终的模糊核模型：∫kdxdy＝1其中，(i,j)为模糊核坐标，max(k(:))为模糊核最大像素值，μ为阈值系数，∫kdxdy＝1表示对模糊核进行归一化处理；(204)构建复原图像模型为：其中，为超拉普拉斯先验项，为保边正则项，SF(L*)为经过Shock滤波器处理的清晰图像；(205)对复原图像进行非负特性修正，得到最终的复原图像模型：(206)对小型无人机运动模糊图像构建线性多尺度金字塔，在各分辨率层利用半二次型的变量分裂策略对最终的模糊核模型和复原图像模型进行优化求解，直到满足迭代次数，得到各分辨率层的模糊核与复原图像的解，根据各分辨率层的模糊核与复原图像的解得到运动模糊图像的清晰复原图像。4.根据权利要求1所述的小型无人机模糊图像复原方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡永江，李喆，李建增，李爱华，张玉华，褚丽娜，赵月飞，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军工程大学，
类型：发明
国别省市：河北,13
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