一种拟合PSF的图像复原方法

本发明属于图像复原，具体涉及一种拟合psf的图像复原方法。

背景技术：

1、在许多特殊应用领域，例如遥感图像恢复、公共安防、生物医学成像等领域中，图像复原技术发挥着重要作用。图像复原的目的是从模糊的观测中恢复清晰的图像。一般来说，模糊的图像是由相机运动或镜头散焦等多种因素引起的。普遍存在的图像退化通常会导致物体识别和场景解释的困难，因此，需要恢复出清晰的图像。为了得到清晰图像，则必须分析图像的点扩散函数(point spread function,psf)。psf也被称为图像的模糊核，它在描述整体成像性能、评估成像质量中都起到重要的作用。高精度的在轨点扩散函数估算可将模糊图像复原转化为非盲复原问题。但随着信息和通讯技术的快速发展，造成图像模糊的原因也越来越多样化，目前的psf分析方法大多建立在理想情况下，仅能分析对称、规则的点扩散函数曲线，无法应用到实际场景中去。因此，对基于psf分析的图像复原技术的研究亟待发展。

2、近年来，基于成像系统特征和图像特征估计点扩散函数的图像恢复是图像去模糊领域的研究热点。li等人基于改进的gibson-lanni参数模型，分析荧光三维显微图像的psf，并进行盲卷积恢复，从而提高了模糊图像复原的精度。liu等人则通过理论分析，将psf建模为广义高斯函数形式并化简为单参数模型，从而进行图像的复原。lee的团队则使用高斯函数的线性组合形式来近似psf，以此提高图像恢复的速度和精度。然而，上述方法大多只考虑了离焦的影响，不适用于高模糊度的情况。同时，模糊核建模模型均匀光滑，而对于多因素影响下产生的“非光滑”现象的模糊模型的研究缺乏深入的研究。

3、为此，急需一种图像复原方法，能够在复原高模糊度图像时获得更清晰的复原图像。

技术实现思路

1、基于现有技术中存在的上述缺点和不足，本发明的目的之一是至少解决现有技术中存在的上述问题，换言之，本发明的目的之一是提供满足前述需求的一种拟合psf的图像复原方法。

2、为了达到上述发明目的，本发明采用以下技术方案：

3、一种拟合psf的图像复原方法，包括：

4、s1、提取实际图像lsf，将实际图像lsf转换为高斯二阶导数的线性组合；

5、s2、根据高斯二阶导数的线性组合对实际线扩散函数进行拟合校正；

6、s3、使用拟合校正后的实际线扩散函数生成复原图像。

7、作为一种优选的方案，步骤s1的提取使用刃边法。

8、作为一种优选的方案，步骤s1包括如下步骤：

9、s11、提取实际图像的平均边缘扩散函数，将平均边缘扩散函数微分得到实际图像lsf；

10、s12、将实际图像lsf建模为一系列高斯二阶导数的线性组合。

11、作为一种进一步优选的方案，步骤s2包括如下步骤：

12、s21、构造零化滤波器，零化滤波器用于湮灭高斯二阶导数的线性组合中的非对称脉冲序列；

13、s22、计算步骤s21湮灭所用的位置参数；

14、s23、计算步骤s21湮灭所用的幅值参数；

15、s24、使用位置参数和幅值参数对实际线扩散函数进行拟合校正。

16、作为一种优选的方案，步骤s3包括如下步骤：

17、s31、根据拟合校正后的实际线扩散函数生成图像点扩散函数；

18、s32、根据图像点扩散函数迭代生成复原图像。

19、作为一种进一步优选的方案，步骤s32的迭代生成使用richardson-lucy算法。

20、作为一种进一步优选的方案，步骤s31将实际线扩散函数作为图像点扩散函数沿轨和垂直方向的一维线扩散函数进行生成。

21、本发明与现有技术相比，有益效果是：

22、本发明的方法利用刃边法提取实际图像线扩散函数(line spread function,lsf)，并将其建模成一系列高斯二阶导数(gaussian second derivative，gsd)的线性组合的形式；然后，基于所建立的高斯二阶导数模型，采用改进的零化滤波器算法对从模糊图像中提取出的lsf进行拟合校正；最后利用拟合校正后的psf复原模糊图像，最终获得清晰的图像。相较于现有技术的图像复原方法，本发明的方法在面对高模糊度原图像时能产生更清晰的复原图像。

技术特征：

1.一种拟合psf的图像复原方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种拟合psf的图像复原方法，其特征在于，所述步骤s1的提取使用刃边法。

3.如权利要求1所述的一种拟合psf的图像复原方法，其特征在于，所述步骤s1包括如下步骤：

4.如权利要求1所述的一种拟合psf的图像复原方法，其特征在于，所述步骤s2包括如下步骤：

5.如权利要求1所述的一种拟合psf的图像复原方法，其特征在于，所述步骤s3包括如下步骤：

6.如权利要求5所述的一种拟合psf的图像复原方法，其特征在于，所述步骤s32的迭代生成使用richardson-lucy算法。

7.如权利要求5所述的一种拟合psf的图像复原方法，其特征在于，所述步骤s31将所述实际线扩散函数作为所述图像点扩散函数沿轨和垂直方向的一维线扩散函数进行生成。

技术总结
本发明涉及一种拟合PSF的图像复原方法，包括S1、提取实际图像LSF，将实际图像LSF转换为高斯二阶导数的线性组合；S2、根据高斯二阶导数的线性组合对实际线扩散函数进行拟合校正；S3、使用拟合校正后的实际线扩散函数生成复原图像。本发明的方法提取实际图像线扩散函数，并将其建模成一系列高斯二阶导数线性组合的形式；然后，基于所建立的高斯二阶导数模型对从模糊图像中提取出的LSF进行拟合校正；最后利用拟合校正后的PSF复原模糊图像，最终获得清晰的图像。相较于现有技术的图像复原方法，本发明的方法在面对高模糊度原图像时能产生更清晰的复原图像。

技术研发人员：黄国兴,孙爱珂,吴振华,蒋一丁,张昱,徐禺昕
受保护的技术使用者：浙江工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16