一种基于累帧过融合的模糊图像增强方法及应用技术

本发明专利技术公开了一种基于累帧过融合的模糊图像增强方法：首先将采集到的视频分帧，得到图像集；对图像集进行颜色反转，以辅助后续累帧过融合的操作；选取第一帧图像；匹配当前图像与下一帧未处理图像的特征点；对当前图像进行仿射变换；与下一帧未处理图像进行帧过融合；对形成的新图像进行综合评价，记录更优的图像信息；将新图像作为当前图像并重复图像匹配至综合评价图像的步骤；遍历结束同时给出的综合条件最优的图像，即为最终的增强图像。本发明专利技术方法能有效地去除一些常见因素造成的图像模糊，如光学散射或拍摄装置与目标物体间的相对运动造成的图像模糊，恢复图像细节，且增强后的图像色彩效果自然。

【技术实现步骤摘要】
一种基于累帧过融合的模糊图像增强方法及应用
本专利技术属于图像处理领域，具体地涉及一种基于累帧过融合的模糊图像增强方法。
技术介绍
随着科学技术的飞速发展，图像在社会管理，医疗卫生等领域扮演了越来越重要的角色，人们在认识事物，解决实际问题时亦离不开图像信息的使用。在大雾天气下，由于光学散射会造成可见度下降，拍摄得到的图像模糊不清，图像的色彩也会出现失真与退化，这极大的影响了图像的使用价值，使得现有的视频监控、目标跟踪、智能导航等户外视觉系统都对天气状况较为敏感，影响了社会的生产与人们的生活。此外，在生物医学图像处理中，通过普通人可以负担起的设备帮助检测人体组织中存在的异质体，以达到提前发现病情的目的，成为了一个日益明显的趋势。由于生物组织强散射的特性，普通设备检测出的图像会较为模糊。同时，由于操作者的非专业性，拍摄过程中可能出现的设备抖动问题也会造成图像模糊。因此，随着社会科技的发展，提高普通设备在散射或抖动场景下拍摄图片的清晰度，具有越来越广阔的前景和越来越重要的意义。常用的图像增强方法有对比度增强、直方图均衡、各种各样时频域的平滑及锐化处理等。对比度增强和直方图均衡可以改善图像的明暗对比度，平滑处理可以去除噪声，锐化可以提高边缘及细节信息的清晰度。但它们仍然存在很多不足之处，直方图均衡不能有效去除噪声，并且均衡化后，在图像欠曝光区域原来不可见的噪声会显现出来。平滑处理会导致图像模糊，锐化处理对噪声较为敏感。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于：针对常见的造成图像模糊的因素，如光学散射或拍摄装置与目标物体间的抖动，提出一种基于累帧过融合的模糊图像增强方法，以自然地提高模糊图像的清晰度。本专利技术的技术思路为，首先将采集到的视频分帧，得到图像集；对图像集进行颜色反转，以辅助后续累帧过融合的操作；选择对应的两幅图像，提取并描述其特征点后根据匹配点对图像进行仿射变换并与未变换的图像进行累帧过融合；对新图像进行综合评价，记录更优的图像信息；遍历结束同时给出的综合条件最优的图像，即最终的增强图像。本专利技术采取的技术方案是：一种基于累帧过融合的模糊图像增强方法，包括如下步骤：1）将采集到的视频分帧，得到图像集；2）对图像集进行颜色反转；3）选择对应的两幅图像，提取并描述其特征点，匹配相邻两帧图像的特征点并删除误匹配；4）根据匹配到的特征点对图像进行仿射变换，并与未变换的图像进行累帧过融合，将融合完成的图像覆盖原图；5）对新图像进行综合评判，记录有更好结果的图像的信息，保留有次好结果的图像的信息；6）重复步骤3至步骤5直至图像集中最后一帧完成融合；7）遍历结束同时得到评判结果最好的图像，即增强后的图像。进一步的，作为本专利技术方案的优选，上述步骤3）中选择的对应两幅图像分别为：最近一次融合完成的图像与下一帧待融合的图像，其中在初始阶段没有融合完成的图像，此时选择第一帧与第二帧图像。进一步的，作为本专利技术方案的优选，上述步骤3）中，通过加速稳健特征算法提取并描述特征点，通过K近邻算法匹配特征点，最后比较距离去除误匹配。此处默认K的值为2，且距离比较公式为：其中代表当前待匹配点与其最近邻间的欧式距离，代表当前待匹配点与其次近邻间的欧式距离，x为可调参数且取值范围应在0到1之间。进一步的，作为本专利技术方案的优选，上述步骤4）中仿射变换公式为：其中，(x,y)与(x0,y0）代表两幅图像匹配的坐标对，H是用于变换图像的单应性矩阵。进一步的，作为本专利技术方案的优选，上述步骤4）中累帧过融合是一种迭代过融合的方法，其中过融合体现如下：式中Img1表示之前累帧过融合的图像，Img2表示待融合的下一帧图像，Img2’表示融合后的新图像，m与n为图像融合的权重，m与n之和应大于1。进一步的，作为本专利技术方案的优选，上述步骤5）中图像综合评判函数如下：函数EF中，SC主要用于比较图像之间的相似度，包含对比度与结构两个维度，公式如下：代表两图间的协方差，分别代表图像各自的方差，Φ是避免分母为0的一个常数。IEG主要用于衡量图像自身的清晰程度，公式如下：代表图像像素点的灰度值。图像综合评判函数EF中的μ，υ，γ均为常数，以均衡SC与IEG间的比例关系。进一步的，作为本专利技术方案的优选，上述步骤7）中增强的图像一般为EF值最大的图像，如果该图像的SC值小于设定阈值，则选择最终记录的有次好结果的图像作为最终增强的结果。本专利技术进一步公开了基于累帧过融合的模糊图像增强方法在用于自然地提高模糊图像清晰度方面的应用，所述的自然地提高模糊图像清晰度主要指的提高图像清晰度与对比度的同时不会引入过多噪点，图像质量能够被自然且平滑的提升，更符合人眼的主观感受。本专利技术主要解决了图像模糊的问题，重点考察了光学散射或拍摄装置与目标物体间的相对运动两种情景下造成的图像模糊，主要的难点在于不引入过多噪点，自然地恢复图像细节，提升图像的信噪比。本专利技术公开的基于累帧过融合的模糊图像增强方法与现有技术相比，具有以下有益效果：（1）本专利技术算法利用视频分帧得到的图像的冗余信息与图像间的联系，在提升图像的清晰度的同时改善了图像的视觉效果，提高了图像的信噪比。（2）专利技术通过对图像颜色反转的操作，结合帧过融合操作，使得大雾或强散射等场景下的图片被更合理地处理。（3）本专利技术可依据优化的图像判定公式自动的筛选出图像集中综合条件最优的清晰图像。附图说明图1为本专利技术基于累帧过融合的模糊图像增强方法流程图；图2为本专利技术实施例1真实大雾天气场景下采集的原图1；图3为图2所示原图1经对比度增强方法处理后的效果图；图4为图2所示原图1经本专利技术的模糊图像增强方法处理后的效果图；图5为本专利技术实施例2模拟乳腺生物组织异质体场景下采集的原图2；图6为图5所示原图2经对比度增强方法处理后的效果图；图7为图5所示原图2经本专利技术模糊图像增强方法处理后的效果图。具体实施方式：下面通过具体的实施方案叙述本专利技术。除非特别说明，本专利技术中所用的技术手段均为本领域技术人员所公知的方法。另外，实施方案应理解为说明性的，而非限制本专利技术的范围，本专利技术的实质和范围仅由权利要求书所限定。对于本领域技术人员而言，在不背离本专利技术实质和范围的前提下，对这些实施方案中的物料成分和用量进行的各种改变或改动也属于本专利技术的保护范围。下面通过两个具体用例，结合附图对本专利技术做进一步详细说明。光学散射或拍摄装置与目标物体间的相对运动会造成图像的模糊，本专利技术针对这两种造成图像模糊的原因，借助视频分帧得到的图像的冗余信息与图像间的联系，在提升模糊图像的清晰度的同时改善了模糊图像的视觉效果。一种基于累帧过融合的模糊图像增强方法，首先将采集到的视频分帧，得到图像集，之后对图像集进行颜色反转。反转后选择对应的两幅图像，提取并描述其特征点，匹配相邻两帧图像的特征点并删除误匹配，再根据匹配到的特征点对图像进行仿射变换，然后与未变换的图像进行累帧过融合，将融合完成的图像覆盖原图。对新图像进行综合评判，记录有更好结果的图像的信息，保留有次好结果的图像的信息。重复反转后的操作直至图像集中最后一帧完成融合，在遍历结束同时得到评判结果最好的图像，即增强后的图像。具体步骤如下：第一步：将采集到的视频分帧，得到图像集；可根据视频时长和由于运动造成模糊的程度来确定分帧的间隔，本专利技术目前实验本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于累帧过融合的模糊图像增强方法，其特征是，它包括以下步骤：将采集到的视频分帧，得到图像集；对图像集进行颜色反转；3）选择对应的两幅图像，提取并描述其特征点，匹配相邻两帧图像的特征点并删除误匹配；所述的选择的对应两幅图像分别为：最近一次融合完成的图像与下一帧待融合的图像，其中在初始阶段没有融合完成的图像，此时选择第一帧与第二帧图像；4）根据匹配到的特征点对图像进行仿射变换，并与未变换的图像进行累帧过融合，将融合完成的图像覆盖原图；所述仿射变换公式为：

【技术特征摘要】
1.一种基于累帧过融合的模糊图像增强方法，其特征是，它包括以下步骤：将采集到的视频分帧，得到图像集；对图像集进行颜色反转；3）选择对应的两幅图像，提取并描述其特征点，匹配相邻两帧图像的特征点并删除误匹配；所述的选择的对应两幅图像分别为：最近一次融合完成的图像与下一帧待融合的图像，其中在初始阶段没有融合完成的图像，此时选择第一帧与第二帧图像；4）根据匹配到的特征点对图像进行仿射变换，并与未变换的图像进行累帧过融合，将融合完成的图像覆盖原图；所述仿射变换公式为：其中，(x,y)与(x0,y0）代表两幅图像匹配的坐标对，H是用于变换图像的单应性矩阵；5）对新图像进行综合评判，记录有更好结果的图像的信息，保留有次好结果的图像的信息；所述图像综合评判函数如下：其中μ，υ，γ均为常数，以均衡SC与IEG间的比例关系，SC主要用于比较图像之间的相似度，包含对比度与结构两个维度，公式如下：代表两图间的协方差，分别代表图像各自的方差，Φ是避免分母为0的一个常数；IEG主要用于衡量图像自身的清晰程度，公式如下：代表图像像素点的灰度值；...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宝菊，闫文睿，费靖淇，张翠萍，
申请(专利权)人：天津师范大学，
类型：发明
国别省市：天津,12