一种由计算机执行的图像处理方法
【专利摘要】本发明公开了一种图像处理方法，将选取的仪器特征矩阵p(i，j)；与输入图像的每一帧矩阵数据d(i)，计算d(i)和pT(i，j)的卷积作为再卷积矩阵c(i)；计算p(i，j)和d(i)的归一化再卷积矩阵c*(i)，设定阈值fm，判断c*(i)的每一点是否大于fm，若是则判定此点为数据突变点或者数据远大于背景的数据点，重复上述步骤，直至c*(i)中所有数据点均小于fm；此时获得去除数据突变点和数据远大于背景的数据点后的矩阵数据，记作db(k)；计算db(k)和p(i，j)的卷积，记作cb(i)；通过Gauss-Seidel迭代或Richardson-Lucy迭代方式恢复数据背景；重复上述步骤直到得到收敛结果作为重建后的背景数据。本发明的图像处理方法所获得的图像最大化恢复了图像信息，通过充分利用对仪器和目标的先验知识，实现较大动态范围内的图像还原和特定的信息提取。
【专利说明】一种由计算机执行的图像处理方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及数字图像处理领域，特别涉及一种由计算机执行的迭代图像处理方法。
【背景技术】
[0002]常用的处理算法采用迭代计算，提高信噪比。在有噪声和对成像系统参数不可能完美获取的情况下，由于不能严格地解反演的积分方程，基本思想是定义一个目标参量，通过迭代使这个目标参量达到极值。再定义一个极值稳定条件，当条件满足时，认为图像已经完成优化。比较有代表性地算法是最大熵算法，通过“熵”这一统计量地最大化，处理图像。一般的迭代过程，由于只是在运算初始使用了成像系统特征，随后地计算过程会持续将弥散信号聚集到点源中去，随着信噪比的提高，也丢失原始信息。因此，需要提供一种新的图像处理方法，能够克服现有技术中的所述缺陷。
【发明内容】
[0003]本发明提供了一种由计算机执行的图像处理方法，包括如下步骤:
[0004]S1、选取仪器特征矩阵P (i，j)；
[0005]S2、对于输入图像的每一帧矩阵数据d(i)，计算d(i)和pT(i，j)的卷积作为再卷积矩阵c(i)；
[0006]S3、当矩阵数据d(i)中不存在背景或者背景b(i)已知，则进入步骤S9 ；
[0007]S4、计算p(i, j)和d(i)的归一化再卷积矩阵CiXi),
【权利要求】
1.一种由计算机执行的图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤: 51、选取仪器特征矩阵P(i，j)； 52、对于输入图像的每一帧矩阵数据d(i)，计算d(i)和pT(i，j)的卷积作为再卷积矩阵c⑴； 53、当矩阵数据d(i)中不存在背景或者背景b(i)已知，则进入步骤S9; 54、计算p(i,j)和d(i)的归一化再卷积矩阵CiXi),
2.根据权利要求1的方法，其特征在于，在所述步骤S7中通过如下公式，采用Gauss-Seidel迭代方式恢复数据背景:
3.根据权利要求1的方法，其特征在于，在所述步骤S7中通过如下公式，采用带有收敛因子的Gauss-Seidel迭代方式恢复数据背景:
4.根据权利要求1的方法，其特征在于，在所述步骤S7中通过如下公式采用Richardson-Lucy迭代方式恢复数据背景:
5.根据权利要求1的方法，其特征在于，在所述步骤S9中通过如下公式采用Gauss-Seidel迭代方式计算真实矩阵数据:
6.根据权利要求1的方法，其特征碍于，在所述步骤S9中通过如下公式，采用带有收敛因子的Gauss-Seidel迭代方式计算真实矩阵数据:
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S9中通过如下公式采用Richardson-Lucy迭代方式计算真实矩阵数据:
【文档编号】G06T1/00GK103971319SQ201410160910
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2014年4月21日 优先权日:2013年5月13日
【发明者】段然, 李菂 申请人:段然, 李菂