信息处理设备、信息处理方法和程序技术

本发明专利技术公开了一种信息处理设备、信息处理方法和程序。所述信息处理设备包括：第一产生部件，其基于在来自输入图像的倒谱上检测到的特征点来产生点扩展函数，所述点扩展函数表示在所述输入图像中产生的模糊的程度；第二产生部件，其基于所述点扩展函数来产生结构，所述结构表示通过以基于所述点扩展函数的尺寸来缩小所述输入图像并且以所述尺寸来放大所述输入图像而获得的图像；以及更新部件，其执行更新处理，以至少更新所述点扩展函数或者所述结构，使得所述点扩展函数和所述结构近似于真值，所述更新部件反复地执行所述更新处理，以将构成更新结构的结构分量和纹理分量中的结构分量设置为新结构，并且将更新点扩展函数设置为新的更新目标。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息处理设备、信息处理方法和程序。更具体而言，本发 明涉及信息处理设备、信息处理方法和程序，由此可以校正由于成像时的 抖动而导致的模糊、由于焦距移位而导致的所谓的散焦等。
技术介绍
迄今，已经有校正成像图像中发生的抖动模糊或者散焦(以下也简称 为模糊)的校正技术。例如，对于由L. B. Lucy和William Hardley Richardson提出的 Richardson-Lucy方法，当使用落入点扩展函数(PSF)的频率轴上的零 点的光镨来解决逆问题时,在所述零点出现噪声的放大或者振荡(ringing) 的发生等。而且，在还没有精确地获得点扩展函数的情况下，在所^J:点频繁地 出现噪声的放大或者振荡的发生等。因此，根据增益图的引入，已经有残余去巻积技术，由此在可以精确 地获得点扩展函数的情况下，可以抑制振荡(例如参见Image Deblurring with Blurred/Noisy Image Pairs (Lu Yuan))。
技术实现思路
然而，对于根据相关技术的残余去巻积技术，在点扩展函数包括误差 的情况下，未良好地执行图像的结构分量(结构)和残余(残余部分)的 恢复，因此，振荡频繁出现。考虑到这样的情况而进行了本专利技术，本专利技术的目的是使得能够通过抑 制振荡等来校正由于抖动或者焦距移位而导致的模糊。根据本专利技术的实施例，提供了 一种信息处理i殳备或者4吏得计算机用作 信息处理设备的程序，所述信息处理设备包括第一产生单元，其被配置为基于在来自输入图像的倒镨(cepstmm)上检测到的特征点来产生点扩 展函数，所述点扩展函数表示在所述输入图像中产生的模糊的程度；第二 产生单元，其被配置为基于所述点扩展函数来产生结构，所述结构表示通 过以基于所述点扩展函数的尺寸来缩小所述输入图像并且以所述尺寸来 放大所述输入图像而获得的图像；以及更新单元，其被配置为执行更新处 理，以至少更新所述点扩展函数或者所述结构，使得所述点扩展函数和所 述结构近似于真值；其中，所述更新单元反复地执行所述更新处理，以将 构成通过所述更新处理更新后的所述结构的结构分量和紋理分量中的所 述结构分量设置为要通过所述更新处理来更新的新结构，并且将通过所述 更新处理更新后的所述点扩展函数设置为要通过所述更新处理来更新的 新目标。所述更新单元可以反复地执行所述更新处理，以将所述点扩展函数和 所述结构i殳置为要更新的目标。所述更新单元可以反复地执行所述更新处理，以将所述点扩展函数和 所述结构设置为要交替地更新的目标。所述更新单元可以通过landweber方法或者Richardson画Lucy方法来 更新所述点扩展函数和所述结构中的至少一个。所述更新单元可以基于过滤阈值将通过所述更新处理更新后的结构 分离为结构分量和故理分量，并且将分离后的结构分量i更置为要通过所述 更新处理来更新的新结构，其中所述过滤阈值用于将通过所述更新处理更 新后的所述结构分离为所述结构分量和所述紋理分量。所述更新单元可以将所述过滤阈值设置为使得所述结构得以更新，以 分离所述结构分量和所述紋理分量。在总的变化已经从增大改变为减小的情况下，或者在通it^所述输入图像中减去所述点扩展函数与所述故理之间的巻积计算的计算结果而获 得的差的绝对值等于或者小于预定阈值的情况下，所述更新部件结束所述 更新处理。所述笫一产生单元可以将所述输入图像划分为多个块，以产生用于每个被划分的块的点扩展函数，并且所述第二产生单元可以从通it^块进行 缩小然后放大而获得的块中产生结构。所述第一产生单元可以产生与构成所述输入图^t的多个块中的预定 块对应的点扩展函数，并且所述更新单元可以反复地更新由所述第 一产生单元产生的所述点扩展函数。所述更新单元可以将通过反复地更新所述点扩展函数而最终获得的 点扩展函数设置为对应于多个块中的与预定块不同的块的点扩展函数，并 且可以对于与所述预定块不同的每个块，反复地使用对应于与所述预定块 不同的块的点扩展函数来更新所述结构。所述信息处理设^还可以包括巻积计算部件，其被配置为执行才艮据积计算；相减部件，其被配置为从所述输入图像中减去由所述巻积计算获 得的巻积计算结果；恢复部件，其被配置为基于所述相减部件的相减结果 来恢复所述输入图^象的紋理；以及恢复图像产生部件，其被配置为基于由 所述更新处理最终获得的结构和恢复出的紋理来产生恢复出的图像，在所 述恢复出的图像中去除了在所述输入图像中产生的模糊。才PJ&本专利技术的实施例，提供了一种信息处理方法，用于被配置为校正 输入图像的信息处理设备，所述信息处理设备包括第一产生单元、第二 产生单元和更新单元，所述方法包括以下步骤使用所述第一产生单元， 基于在来自输入图像的倒镨上检测的特征点来产生点扩展函数，所述 点扩展函数表示在所述输入图像中产生的模糊的程度；使用所述第二产 生单元，基于所述点扩展函数来产生结构，所述结构表示通过以基于所 述点扩展函数的尺寸缩小所述输入图像并且以所述尺寸放大所述输入 图像而获得的图像；并且，使用所述更新单元来执行更新处理，以至少 更新所述点扩展函数或者所述结构，使得所述点扩展函数和所述结构近似 于真值，并且所述更新单元反复地执行所述更新处理，以将构成通过所述 更新处理更新后的所述结构的结构分量和紋理分量中的所述结构分量设 置为要通过所述更新处理来更新的新结构，并且将在通过所述更新处理更 新后的所述点扩展函数设置为要通过所述更新处理来更新的新目标。利用上述配置，基于在来自输入图像的倒镨上检测到的特征点来产生 点扩展函数，所述点扩展函I8^示在输入图像中产生的模糊的程度；基于 所述点扩展函数来产生结构，所述结构表示通过以基于所述点扩展函数的 尺寸来缩小所述输入图像并且以所述尺寸来放大所述输入图像而获得的 图像；执行更新处理，以至少更新所述点扩展函数或者所述结构，使得所 述点扩展函数和所述结构近似于真值；并且通过下述方式来反复地执行所 述更新处理将构成通过所述更新处理更新后的所述结构的结构分量和紋 理分量中的所述结构分量设置为要通过所述更新处理来更新的新结构，并新处理来更新的新目标。根据本专利技术的实施例，提供了 一种信息处理设备或者使得计算机用作信息处理设备的程序，所述信息处理设备包括产生单元，其被配置为基 于输入图像的频谱而产生多个倒谱；检测单元，其被配置为检测在所产生 的多个倒详中的具有最大值的倒谱和在具有所述最大值的倒谱周围的倒 镨，以作为光点；估计单元，其被配置为基于所检测到的光点来估计所述 输入图像的点扩展函数；以及确定单元，其被配置为确定在与所检测到的 光点相邻的范围内是否存在具有等于或者大于预定阈值的值的倒谦。在由所述确定单元确定为在与所检测到的光点相邻的范围内存在具 有等于或者大于预定阈值的值的倒谱的情况下，所述估计单元可以将所估 计的点扩展函数近似为按照高斯分布的点扩展函数。所述产生单元可以基于对应于构成所述输入图像的像素中的R分量、 G分量和B分量之一的光谦、对应于Y分量的光诿以及对应于R+G+B 分量的光谱之一来产生多个倒镨，其中所述Y分量表示根据所述R分量、 所述G分量和所述B分量的加权和，所述R+G+B分量通过将所述R分 量、所述G分量和所述B分量相加本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种信息处理设备，包括：　　　　第一产生部件，其被配置为基于在来自输入图像的倒谱上检测到的特征点来产生点扩展函数，所述点扩展函数表示在所述输入图像中产生的模糊的程度；　　　　第二产生部件，其被配置为基于所述点扩展函数来产生结构，所述结构表示通过以基于所述点扩展函数的尺寸来缩小所述输入图像并且以所述尺寸来放大所述输入图像而获得的图像；以及　　　　更新部件，其被配置为执行更新处理，以至少更新所述点扩展函数或者所述结构，使得所述点扩展函数和所述结构近似于真值；　　　　其中，所述更新部件反复地执行所述更新处理，以将构成通过所述更新处理更新后的所述结构的结构分量和纹理分量中的所述结构分量设置为要通过所述更新处理来更新的新结构，并且将通过所述更新处理更新后的所述点扩展函数设置为要通过所述更新处理来更新的新目标。

【技术特征摘要】
JP 2008-8-27 2008-2180111.一种信息处理设备，包括第一产生部件，其被配置为基于在来自输入图像的倒谱上检测到的特征点来产生点扩展函数，所述点扩展函数表示在所述输入图像中产生的模糊的程度；第二产生部件，其被配置为基于所述点扩展函数来产生结构，所述结构表示通过以基于所述点扩展函数的尺寸来缩小所述输入图像并且以所述尺寸来放大所述输入图像而获得的图像；以及更新部件，其被配置为执行更新处理，以至少更新所述点扩展函数或者所述结构，使得所述点扩展函数和所述结构近似于真值；其中，所述更新部件反复地执行所述更新处理，以将构成通过所述更新处理更新后的所述结构的结构分量和纹理分量中的所述结构分量设置为要通过所述更新处理来更新的新结构，并且将通过所述更新处理更新后的所述点扩展函数设置为要通过所述更新处理来更新的新目标。2. 根据权利要求1的信息处理设备，其中，所述更新部件反复地 执行所述更新处理，以将所述点扩展函数和所述结构设置为要更新的 目标。3. 根据权利要求1的信息处理设备，其中，所述更新部件反复地 执行所述更新处理，以将所述点扩展函数和所述结构设置为要交替地 更新的目标。4. 根据权利要求1的信息处理设备，其中，所述更新部件通过 landweber方法或者Richardson-Lucy方法来更新所述点扩展函数和所 述结构中的至少一个。5. 根据权利要求1的信息处理设备，其中，所述更新部件基于过 滤阈值将通过所述更新处理更新后的所述结构分离为所述结构分量和 所述紋理分量，并且将分离后的所述结构分量设置为要通过所述更新 处理来更新的新结构，其中所述过滤阈值用于将通过所述更新处理更 新后的所述结构分离为所述结构分量和所述紋理分量。6. 根据权利要求1的信息处理设备，其中，所述更新部件将所述 过滤阈值设置为使得所述结构得以更新，并分离所述结构分量和所述紋理分量。7. 根据权利要求1的信息处理设备，其中，在总的变化已经从增 大改变为减小的情况下，或者在通过从所述输入图像中减去所述点扩 展函数与所述紋理之间的巻积计算的计算结果而获得的差的绝对值等 于或者小于预定阈值的情况下，所述更新部件结束所述更新处理.8. 根据权利要求1的信息处理设备，其中，所述第一产生部件将 所述输入图像划分为多个块，以产生用于每个划分出的块的点扩展函数；并且所述笫二产生部件从通过对块进行缩小然后放大而获得的块 中产生结构。9. 根据权利要求8的信息处理设备，其中，所述第一产生部件产生与构成所述输入图像的多个块中的预定块相对应的点扩展函数；并且所述更新部件反复地更新由所述第 一产生部件产生的所述点 扩展函数。10. 根据权利要求9的信息处理设备，其中，所述更新部件将通过反复地更新所述点扩展函数而最终获得的点扩展函数设置为对应于多个块中的与所述预定块不同的块的点扩展函数；并且，对于与所述预定块不同的每个块，所述更新部件反复地使 用对应于与所述预定块不同的块的点扩展函数来更新所述结构。11. 根据权利要求1的信息处理设备，还包括 巻积计算部件，其被配置为执行在根据所迷更新部件的所述更新处理而最终获得的点扩展函数和结构之间的巻积计算；相减部件，其被配置为从所述输入图像中减去由所述巻积计算获得的巻积计算结果；恢复部件，其被配置为基于所述相减部件的相减结果来恢复所述输入图4象的紋理；以及恢复图像产生部件，其被配置为基于由所述更新处理最终获得的 结构和恢复出的紋理来产生恢复出的图像，在所述恢复出的图像中去 除了在所述输入图像中产生的模糊。12. —种信息处理方法，用于被配置为校正输入图像的信息处理 设备，所述信息处理设备包括第一产生部件，第二产生部件，以及更 新部件，所述方法包括以下步骤使用所述第一产生部件，基于在来自输入图像的倒镨上检测的特 征点来产生点扩展函数，所述点扩展函数表示在所述输入图像中产生 的模糊的程度；使用所述第二产生部件，基于所述点扩展函数来产生结构，所述 结构表示通过以基于所述点扩展函数的尺寸缩小所述输入图像并且以 所述尺寸放大所述输入图像而获得的图像；以及使用所述更新部件来执行更新处理，以至少更新所述点扩展函数 或者所述结构，使得所述点扩展函数和所述结构近似于真值；其中，所述更新部件反复地执行所述更新处理，以将构成通过所 述更新处理更新后的所述结构的结构分量和紋理分量中的所述结构分 量设置为要通过所述更新处理来更新的新结构，并且将在通过所述更 新处理更新后的所述点扩展函数设置为要通过所述更新处理来更新的 新目标。13. —种程序，使得计算机用作笫一产生部件，其被配置为基于在来自输入图像的倒镨上检测到 的特征点来产生点扩展函数，所述点扩展函数表示在所述输入图像中产生的模糊的程度；笫二产生部件，其被配置为基于所述点扩展函数来产生结构，所述结构表示通过以基于所述点扩展函数的尺寸来缩小所述输入图像并 且以所述尺寸来放大所述输入图像而获得的图像；以及更新部件，其被配置为执行更新处理，以至少更新所述点扩展函 数或者所述结构，使得所述点扩展函数和所述结构近似于真值；其中，所述更新部件反复地执行所述更新处理，以将构成通过所 述更新处理更新后的所述结构的结构分量和紋理分量中的所述结构分 量设置为要通过所述更新处理来更新的新结构，并且将通过所述更新 处理更新后的所述点扩展函数设置为要通过所述更新处理来更新的新 目标。14. 一种信息处理设备，包括产生部件，其被配置为基于输入图像的频镨而产生多个倒镨； 检测部件，其被配置为检测所产生的多个倒谱中的具有最大值的倒镨和在所述具有最大值的倒镨周围的倒谱，以作为光点；估计部件，其被配置为基于所检测到的光点来估计所述输入图像的点扩展函数；以及确定部件，其被配置为确定在与所检测到的光点相邻的范围内是否存在具有等于或者大于预定阈值的值的倒谱。15. 根据权利要求14的信息处理设备，其中，在由所述确定部件 确定为在与所检测到的光点相邻的范围内存在具有等于或者大于预定 阈值的值的倒镨的情况下，所述估计部件将所估计的点扩展函数近似 为按照高斯分布的点扩展函数。16. 根据权利要求14的信息处理设备，其中，所述产生部件基于 对应于构成所述输入图像的像素中的R分量、G分量和B分量之一的 光镨、对应于Y分量的光谱以及对应于R+G...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜山，玉山研，
申请(专利权)人：索尼株式会社，
类型：发明
国别省市：JP[日本]