CN102034223A - 去方向性高速运动目标模糊的计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种去方向性高速运动目标模糊的计算方法，包括以下步骤：对传统相机的曝光方式进行伪随机二进制编码；用编码曝光的方式对方向性高速运动目标进行编码；获得方向性高速运动目标的模糊图像，并通过压缩约束获得方向性高速运动目标静止时的图像；和根据方向性高速运动目标静止时的图像对模糊图像进行优化解码以去除运动模糊。本发明利用计算摄像学的方法从采集端通过编码曝光的方式改变运动目标图像的获取方式，从而消除卷积核(也称模糊核)频域的零点，这样反卷积得到的图像就不会有振铃现象，这样就最终达到去除目标运动模糊获得清晰图像的目的。

Description

去方向性高速运动目标模糊的计算方法

技术领域

本发明涉及计算机图像处理技术领域，特别涉及一种去方向性高速运动目标模糊的计算方法。

背景技术

图像模糊一般是由于相机的散焦或是被拍摄目标的运动造成。模糊图像的基本模型是清晰图像与模糊核进行卷积。在模糊核已知的情况下可以通过反卷积得到，但是在实际情况中一般模糊核是不知道，这就需要用盲反卷的方法解卷积。现有技术存在的缺点是，即便是在模糊核已知的情况下，由于其频域存在零点，因此恢复出来图像常会有明显的振铃现象。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决上述技术缺陷，特别提出了一种去方向性高速运动目标模糊的计算方法。

为达到上述目的，本发明一方面提出了一种去方向性高速运动目标模糊的计算方法，包括以下步骤：对传统相机的曝光方式进行伪随机二进制编码；用编码曝光的方式对方向性高速运动目标进行编码；获得方向性高速运动目标的模糊图像，并通过压缩约束获得所述方向性高速运动目标静止时的图像；和根据所述方向性高速运动目标静止时的图像对所述模糊图像进行优化解码以去除运动模糊。

在本发明的一个实施例中，所述对传统相机的曝光方式进行伪随机二进制编码进一步包括：对可进行编码曝光的相机直接进行伪随机二进制编码或是通过对传统相机外接控制曝光方式硬件等来实现编码曝光。

在本发明的一个实施例中，所述用编码曝光的方式对方向性高速运动目标进行编码以获得M个像素点的编码向量组成编码矩阵φ＝[φ₁ ^T，φ₂ ^T，…，φ_M ^T]^T。

在本发明的一个实施例中，所述通过压缩约束获得方向性高速运动目标静止时的图像进一步包括：将相机采集到的模糊图像记为y，将所述方向性高速运动目标静止时的图像记为x；通过公式Y＝φX获得方向性高速运动目标静止时的图像，其中Y＝[y₁，y₂，…，y_M]，X＝[x₁，x₂，…，x_N]。

在本发明的一个实施例中，所述根据方向性高速运动目标静止时的图像对所述模糊图像进行优化解码以去除运动模糊进一步包括：建立优化模型

s.t.Y＝φX，其中，g(x)为优化函数，s.t.为约束条件；选择优化函数g(x)，并求解以获得重建后的清晰图像。具体地，所述优化函数g(x)为满足上述约束条件的采用各种l₁范数下的优化函数，优选地，g(x)＝||ψ^TX||₁或者g(x)＝TV(X)。

本发明利用计算摄像学的方法从采集端通过编码曝光的方式改变运动目标图像的获取方式，从而消除卷积核(也称模糊核)频域的零点，这样反卷积得到的图像就不会有振铃现象，这样就最终达到去除目标运动模糊获得清晰图像的目的。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明实施例的去方向性高速运动目标模糊的计算方法流程图；

图2为本发明实施例的去方向性高速运动目标模糊的计算图例说明；

图3为传统曝光方式和本发明实施例的编码曝光方式示意图；

图4为本发明实施例示例性的编码方式；

图5为本发明实施例的以仅有4个像素的相机为例的示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

如图1所示，为本发明实施例的去方向性高速运动目标模糊的计算方法流程图，如图2所示，为本发明实施例的去方向性高速运动目标模糊的计算图例说明。该方法包括以下步骤：

步骤S101，对传统相机的曝光方式进行伪随机二进制编码。在本发明的一个实施例中，既可以对可进行编码曝光的相机直接进行伪随机二进制编码，也可以通过对传统相机外接控制曝光方式硬件等来实现编码曝光，或者本领域技术人员还可选择其他的二进制编码方式。如图3所示，为传统曝光方式和本发明实施例的编码曝光方式示意图。

步骤S102，用编码曝光的方式对方向性高速运动目标进行编码，将被拍摄的方向性高速运动目标的运动速度记为S像素/单位时间。如图4所示，为本发明实施例示例性的编码方式，在此假设其速度为4像素/单位时间，同时由于方向性高速运动目标和相机运动是相对的，同样为了便于示例，在该图中以四像素相机运动为例。根据该图中给出的编码方式，则该四像素相机中第一个像素点的编码向量φ₁＝[11110000000011110000111111110000]，这样M个像素点的编码向量组成编码矩阵φ＝[φ₁ ^T，φ₂ ^T，…，φ_M ^T]^T，这就完成了用编码曝光的方式编码方向性高速运动目标。

步骤S103，获得方向性高速运动目标的模糊图像，并通过压缩约束获得所述方向性高速运动目标静止时的图像。在本发明的一个实施例中，将相机采集到的数据记为y(模糊图像)，假设目标静止时目标的表示记为x。根据S102在的编码曝光下相机采集到的数据Y＝φX，其中Y＝[y₁，y₂，…，y_M]，X＝[x₁，x₂，…，x_N]，这样就通过压缩约束获得所述方向性高速运动目标静止时的图像x。如图5所示，为本发明实施例的以仅有4个像素的相机为例的示意图。

步骤S104，根据所述方向性高速运动目标静止时的图像利用优化方法解码模糊图像去除运动模糊，以达到重建高速运动目标的清晰图像的目的。在本发明的一个实施例中，根据S103采集到的运动模糊图像，建立优化模型：

$\hat{X}=\arg \min g\left(x\right)s.t.Y=\mathrm{\φX}$

其中，g(x)为优化函数，由于一般图像都在某个基ψ下满足稀疏性，这样根据压缩感知理论就可以通过优化l₁范数来求解，可以采用各种l₁范数下的优化函数，能够满足上述约束条件即可，例如g(x)＝||ψ^TX||₁，g(x)＝TV(X)等，从中选择解得的最好的重建清晰图像的结果即可。对一般图像各函数重建结果相差不大，对图像的质量没有太高的要求时任意选择一个优化函数进行优化求解就好。

本发明利用计算摄像学的方法从采集端通过编码曝光的方式改变运动目标图像的获取方式，从而消除卷积核(也称模糊核)频域的零点，这样反卷积得到的图像就不会有振铃现象，这样就最终达到去除目标运动模糊获得清晰图像的目的。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。

Claims (7)

1.一种去方向性高速运动目标模糊的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

对传统相机的曝光方式进行伪随机二进制编码；

用编码曝光的方式对方向性高速运动目标进行编码；

获得方向性高速运动目标的模糊图像，并通过压缩约束获得所述方向性高速运动目标静止时的图像；和

根据所述方向性高速运动目标静止时的图像对所述模糊图像进行优化解码以去除运动模糊。

2.如权利要求1所述的去方向性高速运动目标模糊的计算方法，其特征在于，所述对传统相机的曝光方式进行伪随机二进制编码进一步包括：

对可进行编码曝光的相机直接进行伪随机二进制编码或是通过对传统相机外接控制曝光方式硬件等来实现编码曝光。

3.如权利要求1所述的去方向性高速运动目标模糊的计算方法，其特征在于，所述用编码曝光的方式对方向性高速运动目标进行编码以获得M个像素点的编码向量组成编码矩阵φ＝[φ₁ ^T，φ₂ ^T，…，φ_M ^T]^T。

4.如权利要求3所述的去方向性高速运动目标模糊的计算方法，其特征在于，所述通过压缩约束获得方向性高速运动目标静止时的图像进一步包括：

将相机采集到的模糊图像记为y，将所述方向性高速运动目标静止时的图像记为x；

通过公式Y＝φX获得方向性高速运动目标静止时的图像，其中Y＝[y₁，y₂，…，y_M]，X＝[x₁，x₂，…，x_N]

5.如权利要求4所述的去方向性高速运动目标模糊的计算方法，其特征在于，所述根据方向性高速运动目标静止时的图像对所述模糊图像进行优化解码以去除运动模糊进一步包括：

建立优化模型

其中，g(x)为优化函数，s.t.为约束条件；

选择优化函数g(x)，并求解以获得重建后的清晰图像。

6.如权利要求5所述的去方向性高速运动目标模糊的计算方法，其特征在于，所述优化函数g(x)为满足上述约束条件的采用各种l₁范数下的优化函数。

7.如权利要求6所述的去方向性高速运动目标模糊的计算方法，其特征在于，其中，g(x)＝||ψ^TX||₁或者g(x)＝TV(X)。

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