【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像，具体地说是一种图像去模糊系统及其方法。
技术介绍
1、空气中悬浮的细小水滴和颗粒物镜大气散射后导致图像出现模糊现象，模糊图像存在对比度低，饱和度低，纹理细节丢失，颜色出现偏差等问题，严重影响图像识别质量、目标跟踪的精度及图像复原的清晰程度，降低图像去模糊影响，提升图像清晰化具有重要的实际意义。目前图像去模糊算法可以分为基于图像增强的方法，基于图像复原的方法和基于深度学习的方法。基于图像增强的方法主要通过去除图像噪声和提高图像对比度恢复出无雾图像。基于图像复原的方法大多以大气散射模型为基础，通过估计透射率和大气光实现去模糊，但是容易出现参数估计不准确等问题，影响生成图像质量.基于深度学习的方法主要通过卷积神经网络实现端到端去模糊，相比基于图像增强和图像复原的方法，其生成图像的质量得到大幅提升，但同时伴随着模型复杂度的提升和运行效率的降低。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种图像去模糊系统及其方法，用以解决现有技术中的缺陷。
2、本专利技术通过以下技术方案予以实现：
3、一种图像去模糊系统，包括如下模块：
4、图像输入模块，用于输入待处理的模糊图像；
5、大气环境模型模块，用于计算环境中的悬浮物质折射光线对图像产生影响；
6、暗通道先验原理模块，用于计算光线透视率估值，初步得到清晰图像；
7、强度约束模块，用于计算不同场景图像的亮度分布特征，自适应调整光线透视率以获得最佳的去模糊效果；
...【技术保护点】
1.一种图像去模糊系统，其特征在于：包括如下模块：
2.一种图像去模糊方法，其特征在于：包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种图像去模糊方法，其特征在于：所述的步骤二中的构建大气环境模型的构建公式如下：
4.根据权利要求3所述的一种图像去模糊方法，其特征在于：所述的I清晰(x)偏大说明(I原始(x)-A)/t(x)偏大，由于I原始(x)-A≤0，因此光线透视率t(x)的计算结果偏大导致重建图像偏亮。在暗通道先验的基础上，通过对光线透视率t(x)添加去模糊强度约束P(x)，限制t(x)的大小，以解决重建图像过亮问题，公式如下：
5.根据权利要求2所述的一种图像去模糊方法，其特征在于：所述的步骤四中将原始图像中每个像素点的亮度与光照值的比值迁移到重建图像中，以确保重建图像与原始图像的光照分布一致，实现对去模糊重建图像的局部亮度约束，公式如下：
6.根据权利要求2所述的一种图像去模糊方法，其特征在于：所述的步骤五中计算原始图像和重建图像每个通道的均值μc、μ′c和标准差σc、σ′c，用于表示图像色彩的分布规律，公式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种图像去模糊系统，其特征在于：包括如下模块：
2.一种图像去模糊方法，其特征在于：包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种图像去模糊方法，其特征在于：所述的步骤二中的构建大气环境模型的构建公式如下：
4.根据权利要求3所述的一种图像去模糊方法，其特征在于：所述的i清晰(x)偏大说明(i原始(x)-a)/t(x)偏大，由于i原始(x)-a≤0，因此光线透视率t(x)的计算结果偏大导致重建图像偏亮。在暗通道先验的基础上，通过对光线透视率t(x)添加去模...
【专利技术属性】
技术研发人员：张林梁，闫连山，李烁，李朝霞，曹桂芳，李赛飞，李靖宇，靳莹，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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