一种基于自适应网格变形的人脸图像去模糊方法技术

本发明专利技术提出了一种基于自适应网格变形的人脸图像去模糊方法，以提高人脸图像去模糊的效果。上述人脸图像去模糊方法包括如下步骤：A：对原始人脸图像进行预处理，获取原始人脸图像的模糊核数值，估计原始人脸图像边缘的模糊程度；B：利用预处理后的人脸图像生成自适应三角网格；C：利用自适应三角网格构造基于径向基函数的三角网格；D：设计位移函数，将人脸图像边缘附近的像素依据位移函数向边缘移动；E：使用像素网格转换对D步骤得到的图像进行边缘增强，并将边缘增强后的图像从变形的网格插入到目标均匀网格中，得到去模糊后的人脸图像。上述方法保持了图像纹理，同时使边缘更清晰，在人脸图像基本去模糊方面具有很好的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应网格变形的人脸图像去模糊方法
本专利技术属于图像处理
，具体涉及到一种基于自适应网格变形的人脸图像去模糊方法。
技术介绍
图像作为人们获取信息的重要手段，在科学领域和现实生活中都拥有着非常重要的地位。近年来伴随科技的快速发展进步，很多种便携式拍照设备得到了普及化，无论是专门用于摄像的手持数码相机，还是生活中几乎人手一部的智能手机都使得人们更加容易记录生活中的瞬间。然而，在图像实际摄制和传播中，因受到机器的分辨率、成像的光照条件与相机的相对移动等影响，通常实际得到的人脸图像信息丟失、质退化，这也给人们的日常活动带来一定的干扰。因此，通过一定的手段来防止人脸图像退化或者复原降质后的人脸图像呈现出了其重要性，这也成为近年来科学界普遍关注的焦点。人脸图像去模糊，通常也叫图像去卷积，是从人脸图像模糊的机理出发，借助于一定的图像先验知识，从一副或多幅退化人脸图像中来重建出一副近似于真实人脸的清晰图像。传统的人脸图像非盲去光学模糊方法是在模糊核已知的前提下来反求清晰图像，而在大多数实际应用中，图像的光学模糊核是无法提前知道的，再加上噪声等因素的干扰，使得人脸图像去光学模糊问题更本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自适应网格变形的人脸图像去模糊方法，其特征在于包括如下步骤：A：对原始人脸图像进行预处理，获取原始人脸图像的模糊核数值，估计原始人脸图像边缘的模糊程度；B：利用预处理后的人脸图像生成自适应三角网格；C：利用自适应三角网格构造基于径向基函数的三角网格；D：设计位移函数，将人脸图像边缘附近的像素依据位移函数向边缘移动；E：使用像素网格转换对D步骤得到的图像进行边缘增强，并将边缘增强后的图像从变形的网格插入到目标均匀网格中，得到去模糊后的人脸图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应网格变形的人脸图像去模糊方法，其特征在于包括如下步骤：A：对原始人脸图像进行预处理，获取原始人脸图像的模糊核数值，估计原始人脸图像边缘的模糊程度；B：利用预处理后的人脸图像生成自适应三角网格；C：利用自适应三角网格构造基于径向基函数的三角网格；D：设计位移函数，将人脸图像边缘附近的像素依据位移函数向边缘移动；E：使用像素网格转换对D步骤得到的图像进行边缘增强，并将边缘增强后的图像从变形的网格插入到目标均匀网格中，得到去模糊后的人脸图像。2.根据权利要求1所述的一种基于自适应网格变形的人脸图像去模糊方法，其特征在于所述A步骤具体如下：利用模糊模型对采集到的人脸图像进行模糊处理，得到光学模糊人脸图像。3.根据权利要求1所述的一种基于自适应网格变形的人脸图像去模糊方法，其特征在于所述B步骤具体如下：B1、提取A步骤中模糊人脸图像的亮度、颜色、方向三个特征，进一步归一化，并相加得到显著图S，其中，I表示亮度，C表示颜色，O表示方向，N(·)表示归一化因子；提取模糊图像的显著图，显著图给每个像素点分配一个特征数值σ∈[0,1]的数值，数值越高，该像素越能代表图像的特征物，σ＝1表示像素点在特征物区域，σ＝0表示像素点在非特征物区域，图像特征物在图像的重要区域位置；B2、在特征物区域构建自适应的三角密网格，在非特征物区域构建自适应的三角疏网格，设定所述三角密网格的边长间距为lmin，所述三角疏网格的边长间距为lmax，所述lmax＞lmin；首先使用Canny算子检测特征物的轮廓，以Canny算子检测出的轮廓像素点和图像边界点为优先选择作为三角网格的顶点，以σlmin+(1-σ)lmax为采样点，使用约束Delaunay三角化构造得到自适应三角网格MP(x,y)，其中(x,y)为像素点的位置，P为下标，表示第P个三角网格M(x,y)。4.根据权利要求1所述的一种基于自适应网格变形的人脸图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：温峻峰，李鑫，杜海江，江志伟，夏欢，谢巍，张浪文，翁冠碧，陈庭，
申请(专利权)人：中科天网广东科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44