利用图像局部结构方向导数的模糊核多尺度迭代估计方法技术

本发明专利技术公开了一种利用图像局部结构方向导数的模糊核多尺度迭代估计方法，包括尺度间更新、尺度内迭代估计和尺度间迭代终止判断，由粗尺度到精细尺度迭代估计模糊核与复原图像，其中尺度内迭代估计包含如下步骤：当前尺度增强型方向梯度场的计算；当前尺度模糊核的快速估计；当前图像方向导数近似频谱的计算；当前尺度图像的快速复原。本发明专利技术利用了图像跳跃边缘的梯度信息，并且基于快速傅立叶变换技术，以较小的时间复杂度快速地估计模糊核，可用于对各种实际模糊图像进行盲去模糊。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机数字图像处理领域，特别是一种。
技术介绍
相机抖动是一个一直困扰着摄影者的问题，不稳定的相机能够引起照片的模糊。特别是目前流行的小型高分辨率数码相机，由于机身重量轻便使得它们在使用时难以稳定地把握。许多相片捕获的是一些无法重现的短暂珍贵瞬间，如果在这时候发生了相机抖动，那么这些珍贵瞬间就完全丢失。因此，致力于寻找从单幅相片中去除相机抖动的方法就显得尤为重要。图像去模糊主要可以分为两大类:图像非盲去模糊和图像盲去模糊。图像非盲去模糊是指已知引起图像退化的模糊核条件下求原始清晰图像的过程，此类问题的方法已经比较纯熟；如果仅仅已知退化图像，而模糊核未知的情况下，这类图像去模糊问题则称为图像盲去模糊。模糊核的估计技术事实上是图像盲去模糊技术中至关重要的部分，即如何从仅有的退化图像中估计出造成原始图像退化的模糊核，得到模糊核之后就可以利用一些成熟的非盲去模糊的算法恢复出原始图像。由于可以利用的先验知识比较少，使得图像盲去模糊非常困难，因此盲去模糊更加具有挑战性，同时也更加具有实用性。传统的模糊核估计方法通常是假定模糊核具有某种特殊的参数形式，而实际中相机的抖动路径并不能简本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用图像局部结构方向导数的模糊核多尺度迭代估计方法，其特征在于包括迭代系统初始化过程和多尺度迭代估计过程，步骤如下：1.1所述的迭代系统初始化过程为：(1)输入一幅待恢复的M×N大小的模糊图像y，最粗尺度的初始化模糊核k0，待估计模糊核的支撑集尺寸h1×h2，对模糊图像y下采样得到多尺度的模糊图像序列{y1,y2,L,yS}，计算最大尺度个数其中：M,N分别表示图像的行数和列数，h1,h2分别表示模糊核支撑集的行数和列数，max(h1,h2)表示h1和h2中的最大值，Int(·)为取整运算，log10表示以10为底的对数；(2)需要初始化的迭代系统参数包括：尺度内最大迭代次数Nmax；常量...

【技术特征摘要】
1.一种利用图像局部结构方向导数的模糊核多尺度迭代估计方法，其特征在于包括迭代系统初始化过程和多尺度迭代估计过程，步骤如下: 1.1所述的迭代系统初始化过程为: (1)输入一幅待恢复的MXN大小的模糊图像Y,最粗尺度的初始化模糊核Iv待估计模糊核的支撑集尺寸Ii1Xh2,对模糊图像y下采样得到多尺度的模糊图像序列{y” y2, L, ys}, 计算最大尺度个数2.根据权利要求1所述的利用图像局部结构方向导数的模糊核多尺度迭代估计方法，其特征在于迭代系统初始化过程中迭代系统参数初始化，参数初始值设置如下:尺度内最大迭代次数Nmax e [6，L，10];常量补偿参数β e [5，10]、差分...

【专利技术属性】
技术研发人员：王凯，肖亮，韦志辉，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：