一种退化图像的自动辨识和复原方法
【专利摘要】本发明属于图像复原【技术领域】，具体涉及一种退化图像的自动辨识和复原方法。本发明的方法包括以下步骤：步骤1辨别图像退化类型：生成对数倒频谱图并确定图像退化类型；步骤2退化参数辨识；步骤3图像复原。本发明解决了现有技术中退化图像辨识和复原方法通用性弱、自适应性差的技术问题；能够针对所有退化类型的图像进行复原，通用性强，全程无需人工参与，自适应性强，操作简单，实用性好。
【专利说明】一种退化图像的自动辨识和复原方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像复原【技术领域】，具体涉及一种退化图像的自动辨识和复原方法。 【背景技术】
[0002]图像在形成、记录、处理和传输过程中，由于成像系统、记录设备、传输介质和处理 方法的不完善，会导致图像质量下降，这种现象就称为图像降质或退化。任何通过光电成像 获取的图像都可能受环境影响而发生退化。
[0003]图像复原技术的发展己经历40多年的历史，从上世纪五十年代的空间探索开始， 图像复原技术成果渐渐成为国外科技成果报道的焦点之一，如月球表面和火星表面探测， 阿波罗登月，以及其他一些天文观测成果。图像复原涉及到从退化的观察图像中恢复原始 场景，这些退化现象包括模糊、降质，通常由于相机与对象之间的相对运动，光学系统的散 焦，大气湍流和传输介质、成像系统的噪声引起的。现代图像复原技术在理论上和算法上都 己经变得更加成熟，在天文观测、遥感、医学成像和制导成像等方面有着广泛的应用。
[0004]图像的复原过程可以看成是一个反卷积或解卷积的问题。反卷积属于数学物理问 题中的一类“反问题”，反问题的一个共同重要属性是其病态性质，即其方程的解不是连续 地依赖于观测数据，换句话说，观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。因此，由于 采集图像受噪声的影响，最后对于图像的复原结果可能偏离真实图像非常远，也就是说，解 卷积对噪声极为敏感。由于以上的这些特性，图像复原的过程无论是理论分析或是数值计 算都有特别的困难。
[0005]图像复原过程是根据观测图像、退化系统的点扩散函数(或称为退化函数、降晰函 数，英文简写PSF)和噪声的特性来求解一个真实图像的估计值。在很多情况下的解卷积过 程中，退化过程假定是确定和已知的，这种问题被称为非盲图像复原。但是，在大多数实际 应用中，退化过程通常是未知的，因此，只能通过退化过程和真实图像的部分信息(甚至没 有信息)，从观察图像中直接辨识出原图像，这样的估计问题称为盲图像复原。
[0006]现有技术中，不同退化图像的复原方法只能辨识特定类型的图像退化过程，通用 性差；此外，现有方法均需要人工辨识点扩展函数，并手动设置和调整参数，自适应性差。
【发明内容】
[0007]本发明需要解决的技术问题为:现有技术中的退化图像辨识和复原方法通用性 弱、自适应性差。
[0008]本发明的技术方案如下所述:
[0009]一种退化图像的自动辨识和复原方法，包括以下步骤:步骤I辨别图像退化类型: 生成对数倒频谱图并确定图像退化类型；步骤2退化参数辨识；步骤3图像复原。
[0010]步骤I中，生成对数倒频谱图后先进行预处理再确定图像退化类型，预处理包括 以下操作:锐化、边缘检测、图像二值化、去除空洞和去除孤立点。作为优选方案，所述预处 理可以为:采用拉普拉斯算子对对数倒频谱图进行锐化；之后依次进行边缘检测和图像二值化；采用闭运算、填充运算去除空洞；采用中值滤波去除孤立点。
[0011]步骤I中，采用圆周傅立叶一径向梅林变换描述子判断预处理后对数倒频谱图的形状，并根据所述形状确定退化类型。
[0012]所述圆周傅立叶一径向梅林变换描述子为:
【权利要求】
1.一种退化图像的自动辨识和复原方法，其特征在于:包括以下步骤:步骤I辨别图像退化类型:生成对数倒频谱图并确定图像退化类型；步骤2退化参数辨识；步骤3图像复原。
2.根据权利要求1所述的退化图像的自动辨识和复原方法，其特征在于:步骤I中，生成对数倒频谱图后先进行预处理再确定图像退化类型，预处理包括以下操作:锐化、边缘检测、图像二值化、去除空洞和去除孤立点。
3.根据权利要求2所述的退化图像的自动辨识和复原方法，其特征在于:步骤I所述预处理包括以下操作:采用拉普拉斯算子对对数倒频谱图进行锐化；之后依次进行边缘检测和图像二值化；采用闭运算、填充运算去除空洞；采用中值滤波去除孤立点。
4.根据权利要求2或3所述的退化图像的自动辨识和复原方法，其特征在于:步骤I中，采用圆周傅立叶一径向梅林变换描述子判断预处理后对数倒频谱图的形状，并根据所述形状确定退化类型。
5.根据权利要求4所述的退化图像的自动辨识和复原方法，其特征在于:步骤I中，所述圆周傅立叶一径向梅林变换描述子为:
6.根据权利要求5所述的退化图像的自动辨识和复原方法，其特征在于:步骤I中，样本值为，测试值为小2S，I，误差计算公式为
7.根据权利要求1或2所述的退化图像的自动辨识和复原方法，其特征在于:步骤2中，若退化类型为线性运动退化:运动退化角度采用霍夫变换法确定；运动退化长度为原对数倒频谱图灰度最大值点和最小值点的空间距离；若退化类型为散焦退化:散焦退化半径为原对数倒频谱图灰度最大值点和最小值点的空间距离的一半。
8.根据权利要求1或2所述的退化图像的自动辨识和复原方法，其特征在于:步骤3 中，对属于线性运动退化或散焦退化的图像，采用经典维纳滤波法进行复原；对于未知退化的图像，采用经典盲复原法进行复原。
9.根据权利要求1或2所述的退化图像的自动辨识和复原方法，其特征在于:步骤3 中，对于未知退化的图像，采用全变分复原法 进行复原。
【文档编号】G06T5/00GK103440620SQ201310238026
【公开日】2013年12月11日 申请日期:2013年6月17日 优先权日:2013年6月17日
【发明者】李翔 申请人:中国航天科工集团第三研究院第八三五八研究所