一种图像去模糊方法及装置制造方法
【专利摘要】本申请公开了一种图像去模糊方法及装置，方法包括：对待处理图像进行模糊区域检测，确定模糊区域图像，判断所述模糊区域图像的模糊类型，若所述模糊区域图像的模糊类型为离焦模糊，则利用基于微分图像自相关的离焦模糊参数估计算法来确定离焦半径，若所述模糊区域图像的模糊类型为运动模糊，则利用基于倒谱分析的运动模糊参数估计算法来确定模糊方向和模糊尺度，将估计的参数带入经典图像复原算法中，得到复原图像。本申请先确定图像出现模糊的区域，然后根据模糊类型不同选用不同的方法来进行复原时所必须的参数的估计，最后进行图像复原，能够准确进行车牌识别。
【专利说明】一种图像去模糊方法及装置
【技术领域】
[0001] 本申请涉及图像处理【技术领域】，更具体地说，涉及一种图像去模糊方法及装置。
【背景技术】
[0002] -般而言，车牌识别系统可分为车辆图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割、 字符识别五个部分。但是，交通监视设备的装配存在问题、拍摄时对焦不准和目标车辆高速 运动等因素均可能造成图像中存在部分区域的离焦或者运动模糊。
[0003] 由于获取的图像存在上述离焦模糊或者运动模糊情况，从而造成现有的车牌识别 系统无法准确识别模糊位置内的车牌信息。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本申请提供了一种图像去模糊方法及装置，用于解决现有技术针对图 像出现离焦模糊或者运动模糊而无法准确进行车牌识别的问题。
[0005] 为了实现上述目的，现提出的方案如下：
[0006] 一种图像去模糊方法，包括：
[0007] 对待处理图像进行模糊区域检测，确定模糊区域图像；
[0008] 判断所述模糊区域图像的模糊类型，所述模糊类型包括运动模糊和离焦模糊；
[0009] 若所述模糊区域图像的模糊类型为离焦模糊，则利用基于微分图像自相关的离焦 模糊参数估计算法来确定离焦半径；
[0010] 若所述模糊区域图像的模糊类型为运动模糊，则利用基于倒谱分析的运动模糊参 数估计算法来确定模糊方向和模糊尺度；
[0011] 将所述模糊方向和模糊尺度，或者所述离焦半径带入经典图像复原算法中，得到 复原图像。
[0012] 优选地，所述对待处理图像进行模糊区域检测，确定模糊区域图像，包括：
[0013] 对所述待处理图像进行下采样，并采用Canny算子对下采样后的图像进行边缘检 测，得到边缘图像；
[0014] 将所述边缘图像放大至与所述待处理图像大小一样的尺寸，记为BWedge ;
[0015] 对BWedge进行边缘处理，包括连接断开的边缘及腐蚀断开粘连的区域，得到图像 BW aMa, BWaraa由若干个连通域areai构成；
[0016] 以BW_为掩膜，对BWedge应用预设大小的滑动窗口进行滑窗，滑动窗口覆盖的位 置为BW_中各连通域are%所覆盖的位置，统计滑动过程中窗口内BW_像素值非零的像 素个数，将areai区域内BWedge非零像素最多的窗口记为 Wi ;
[0017] 对各^区域内的图像计算图像功率谱斜度a 1和图像梯度双高斯分布标准差 0 M ；
[0018] 若ai>Ta或OuCT。，则确定该&区域内的图像为模糊区域图像，其中Ta和丁。 分别为预设值。
[0019] 优选地，所述判断所述模糊区域图像的模糊类型，包括：
[0020] 采用Canny算子将所述模糊区域图像g(x, y)的倒谱绝对值图像|Cg(p, q) |转换 为二值图像，记为Cg binal7(p,q);
[0021] 以（〇,〇)点为固定点，对二值图像Cg，bina, y(p，q)做a方向上的线积分，统计非零 像素在各方向上出现的概率，得到方向响应函数hist(a)，其中a G [-90,90);
[0022] 计算hist(a)的方差6,若S>T' s，则确定所述模糊区域图像为运动模糊，否 则为离焦模糊，其中T' s为预设值。
[0023] 优选地，所述利用基于微分图像自相关的离焦模糊参数估计算法来确定离焦半 径，包括：
[0024] 采用Laplace算子对模糊区域图像g(x，y)进行无方向微分，并计算微分图像自相 关V,;
[0025] 以中心为极坐标原点，将转换到极坐标系（P，9 )，对0求和，得到离焦 半径鉴别曲线s(p);
[0026] 将S ( P )中最大负峰对应的位置记为P K，并确定离焦半径r = P k/2。
[0027] 优选地，所述利用基于倒谱分析的运动模糊参数估计算法来确定模糊方向和模糊 尺度，包括：
[0028] 确定模糊方向：
[0029] 步骤A、从模糊区域图像g(x，y)的倒谱中心位置开始，寻找该位置的左侧、左上、 上侧、右上四个位置中|C g|值最大的位置；
[0030] 步骤B、以步骤A中找到的最|Cg|大值点为中心点，重复步骤A，直到找到的最大 值点|C g|值小于阈值T。；
[0031] 步骤C、以直线连接步骤B中确定的点与倒谱中心点，直线方向记为e i ;
[0032] 步骤D、从倒谱中心开始沿着步骤A中方向的反方向重复步骤A-步骤C，所连接直 线的方向记为9 2 ;
[0033] 步骤E、取0 p 02的平均值为模糊方向估计值0 ;
[0034] 确定模糊尺度：
[0035] 计算模糊区域图像g(x, y)的倒谱图像Cg(p, q)中，| q|彡Tq的区域内所有负值向 直线q = 0的投影P。(p):
[0036]
【权利要求】
1. 一种图像去模糊方法，其特征在于，包括： 对待处理图像进行模糊区域检测，确定模糊区域图像； 判断所述模糊区域图像的模糊类型，所述模糊类型包括运动模糊和离焦模糊； 若所述模糊区域图像的模糊类型为离焦模糊，则利用基于微分图像自相关的离焦模糊 参数估计算法来确定离焦半径； 若所述模糊区域图像的模糊类型为运动模糊，则利用基于倒谱分析的运动模糊参数估 计算法来确定模糊方向和模糊尺度； 将所述模糊方向和模糊尺度，或者所述离焦半径带入经典图像复原算法中，得到复原 图像。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待处理图像进行模糊区域检测，确 定模糊区域图像，包括： 对所述待处理图像进行下采样，并采用Canny算子对下采样后的图像进行边缘检测， 得到边缘图像； 将所述边缘图像放大至与所述待处理图像大小一样的尺寸，记为BWedge ; 对BW6dg6进行边缘处理，包括连接断开的边缘及腐蚀断开粘连的区域，得到图像BWarea, BWm6a由若干个连通域areai构成； 以BW_为掩膜，对BWrate应用预设大小的滑动窗口进行滑窗，滑动窗口覆盖的位置为 BW^a中各连通域are%所覆盖的位置，统计滑动过程中窗口内BWedgJ象素值非零的像素个 数，将areai区域内BWedge非零像素最多的窗口记为Wi ; 对各Wi区域内的图像计算图像功率谱斜度a i和图像梯度双高斯分布标准差〇 u ; 若CiiXTa或〇 uCT。，则确定该Wi区域内的图像为模糊区域图像，其中Ta和！1。分别 为预设值。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述模糊区域图像的模糊类型， 包括： 采用Canny算子将所述模糊区域图像g(x，y)的倒谱绝对值图像|Cg(p，q) I转换为二 值图像，记为 Cg，binal7(p, q); 以（〇,〇)点为固定点，对二值图像C&binmy(p，q)做a方向上的线积分，统计非零像素 在各方向上出现的概率，得到方向响应函数hist(a)，其中a G [-90,90); 计算hist(a)的方差6,若SXT s，则确定所述模糊区域图像为运动模糊，否则为 离焦模糊，其中T' s为预设值。
4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用基于微分图像自相关的离焦模 糊参数估计算法来确定离焦半径，包括： 采用Laplace算子对模糊区域图像g(x，y)进行无方向微分，并计算微分图像自相关 以Vg中心为极坐标原点，将&?转换到极坐标系（P，0)，对0求和，得到离焦半径 鉴别曲线S(P); 将S(P)中最大负峰对应的位置记为Pk，并确定离焦半径r= P k/2。
5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用基于倒谱分析的运动模糊参数 估计算法来确定模糊方向和模糊尺度，包括： 确定模糊方向： 步骤A、从模糊区域图像g(x，y)的倒谱中心位置开始，寻找该位置的左侧、左上、上侧、 右上四个位置中|Cg|值最大的位置； 步骤B、以步骤A中找到的最|Cg|大值点为中心点，重复步骤A，直到找到的最大值点 Cg|值小于阈值T。； 步骤C、以直线连接步骤B中确定的点与倒谱中心点，直线方向记为0 i ; 步骤D、从倒谱中心开始沿着步骤A中方向的反方向重复步骤A-步骤C，所连接直线的 方向记为Q 2 ; 步骤E、取0:、02的平均值为模糊方向估计值0 ; 确定模糊尺度： 计算模糊区域图像g(x，y)的倒谱图像Cg(p，q)中，I q| 的区域内所有负值向直线 q = 〇的投影Pc(P):
取Pe(P)中位于投影中心位置（P = 〇)两侧的两个最小值，其距离投影中心的距离分 别记为L1、L2，则确定模糊尺度估计值L = (L^L2) /2。
6. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述经典图像复原算法包括维纳滤波图 像复原算法和Lucy-Richardson滤波图像复原算法。
7. -种图像去模糊装置，其特征在于，包括： 模糊图像确定单元，用于对待处理图像进行模糊区域检测，确定模糊区域图像； 模糊类型确定单元，用于判断所述模糊区域图像的模糊类型，所述模糊类型包括运动 模糊和离焦模糊； 第一参数确定单元，用于在所述模糊区域图像的模糊类型为离焦模糊时，利用基于微 分图像自相关的离焦模糊参数估计算法来确定离焦半径； 第二参数确定单元，用于在所述模糊区域图像的模糊类型为运动模糊时，利用基于倒 谱分析的运动模糊参数估计算法来确定模糊方向和模糊尺度； 图像复原单元，用于将所述模糊方向和模糊尺度，或者所述离焦半径带入经典图像复 原算法中，得到复原图像。
8. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述模糊图像确定单元包括： 边缘检测单元，用于对所述待处理图像进行下采样，并采用Canny算子对下采样后的 图像进行边缘检测，得到边缘图像； 图像放大单元，用于将所述边缘图像放大至与所述待处理图像大小一样的尺寸，记为 BWedge ； 边缘处理单元，用于对BWedge进行边缘处理，包括连接断开的边缘及腐蚀断开粘连的区 域，得到图像BWaraa, BWmeja由若干个连通域areai构成； 滑窗选取单元，用于以BWa^为掩膜，对BWedge应用预设大小的滑动窗口进行滑窗，滑动 窗口覆盖的位置为BWara中各连通域are%所覆盖的位置，统计滑动过程中窗口内BWedge像 素值非零的像素个数，将Breai区域内BWedge非零像素最多的窗口记为Wi ; 图像判断单元，用于对各Wi区域内的图像计算图像功率谱斜度a i和图像梯度双高斯 分布标准差i，若OiXTa或〇1，i〈T。，则确定该Wi区域内的图像为模糊区域图像，其中T a和T。分别为预设值。
9. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述模糊类型确定单元包括： 二值化单元，用于采用Canny算子将所述模糊区域图像g(x，y)的倒谱绝对值图像 Cg(p，q) I转换为二值图像，记为 Cg，binary (p, q)； 方向响应函数确定单元，用于以（〇,〇)点为固定点，对二值图像Cg，binmy(p，q)做a方 向上的线积分，统计非零像素在各方向上出现的概率，得到方向响应函数hist(a )，其中 a G [_90, 90)； 方差计算单元，用于计算hist(a)的方差6,若SXT s，则确定所述模糊区域图像 为运动模糊，否则为离焦模糊，其中T' s为预设值。
10. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一参数确定单元包括： 微分计算单元，用于采用Laplace算子对模糊区域图像g(x，y)进行无方向微分，并计 算微分图像自相关 离焦鉴别曲线确定单元，用于以Vy中心为极坐标原点，将转换到极坐标系 (P，0)，对0求和，得到离焦半径鉴别曲线S(P); 将S(P)中最大负峰对应的位置记为Pk，并确定离焦半径r= P k/2。
【文档编号】G06T5/20GK104331871SQ201410719427
【公开日】2015年2月4日 申请日期:2014年12月2日 优先权日:2014年12月2日
【发明者】徐汀荣, 兰溪 申请人:苏州大学