CN105447828B - 沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像去模糊方法 - Google Patents

沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像去模糊方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像去模糊方法，包括以下步骤：S1、输入模糊图像，根据模糊图像中目标的轮廓，估计模糊核；S2、对模糊核进行细化处理获取单像素宽度的模糊路径，并计算模糊路径的长度和角度；S3、沿模糊路径，利用切比雪夫多项式插值，提取沿水平方向运动模糊的转换图像；S4、对水平方向的运动模糊图像逐行进行扩展，扩展到2的幂次方的线性组合的宽度，获得扩展后的运动模糊图像；S5、将扩展后的运动模糊图像逐行进行一维反卷积运算，获取去模糊后的转换图像；S6、根据模糊路径，将去模糊后的转换图像进行反转换获取与原模糊图像一致的去模糊反转图像。

Description

沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像去模糊方法
技术领域
本发明涉及图像复原领域，尤其涉及沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像快速去模糊方法及系统。
背景技术
近年来，随着我国工业自动化和机器视觉的发展，特别是在自动化生产线中，为了提高生产效率要去产品在不离开流水线的情况下进行不间断检测与分析，在短曝光时间内，拍摄系统与目标之间的相对运动常常导致图像模糊，图像质量严重受到影响，从而导致后续的检测与识别变得异常困难。因此迫切需要深入研究动目标图像实时去模糊的方法，推动智能生产领域目标检测技术的发展，推动运动目标检测在民用领域的广泛应用。
目前提出的快速去模糊算法，无论是将多变量的反问题转化为单变量的简单问题，还是使用混合Laplace先验知识和交替最小化都是基于二维的图像模糊模型进行的算法开发，其耗时长达数分钟无法满足实时性的要求。另外，有一些方法通过采用高性能的GPU或是构建多片DSPs图像处理系统来提高处理时间。这些方法虽然可以解决实时性问题，但是成本高昂。因此有必要开发一种满足机器视觉系统实时性要求的快速去模糊算法。
发明内容
本发明的目的在于，为对非水平方向的运动去模糊有实时性要求的计算机视觉系统，提供一种高效、快速的去模糊方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
提供一种沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像快速去模糊方法，包括以下步骤：
S1、输入模糊图像，根据模糊图像中目标的轮廓，估计模糊图像的点扩
散函数，即模糊核；
S2、对模糊核进行细化处理获取单像素宽度的模糊路径，并计算模糊路径的长度和角度；
S3、沿模糊路径，利用切比雪夫多项式插值，将非水平方向的运动模糊图像的第一列和最后一行的像素点分别作为起始点，提取沿水平方向运动模糊的转换图像；
S4、对水平方向的运动模糊图像逐行进行扩展，扩展到2的幂次方的线性组合的宽度，获得扩展后的运动模糊图像；
S5、将扩展后的运动模糊图像逐行进行一维反卷积运算，获取去模糊后的转换图像；
S6、根据模糊路径，将去模糊后的转换图像进行反转换获取与原模糊图像一致的去模糊反转图像。
本发明所述的方法中，步骤S3具体为：
S31、模糊图像的原模糊模型表示为其中f(x,y)为清晰图像，图像大小为M×N，g(x,y)为模糊图像，图像大小为M×N，n(x,y)为噪声，h(x,y)为模糊核，M、N为自然数；
S33、沿模糊路径提取像素点，具体为从非水平方向运动的模糊图像中，抽取具有模糊相关性的像素，从而获得堆积的多个一维行向量；根据切比雪夫多项式生成插值模板，在提取的过程中对模糊路径上的像素进行插值，获取精确的堆积的多个一维行向量。
本发明所述的方法中，步骤S5具体包括：
S51、水平堆积图像的去模糊模型建立：
平滑参数；
S52、水平堆积图像去模糊模型的频域求解：
使用FFT将算法变换到频域，迭代过程变为：
其中F代表傅里叶变换，F-1代表反傅里叶变换，代表傅里叶变换的共轭。
本发明还提供了一种沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像快速去模糊系统，包括：
模糊核估计模块，用于输入模糊图像，根据模糊图像中目标的轮廓，估计模糊图像的点扩散函数，即模糊核；
模糊路径计算模块，用于对模糊核进行细化处理获取单像素宽度的模糊路径，并计算模糊路径的长度和角度；
沿水平方向运动模糊的转换图像提取模块，用于沿模糊路径，利用切比雪夫多项式插值，将非水平方向的运动模糊图像的第一列和最后一行的像素点分别作为起始点，提取沿水平方向运动模糊的转换图像；
运动模糊图像扩展模块，用于对水平方向的运动模糊图像逐行进行扩展，扩展到2的幂次方的线性组合的宽度，获得扩展后的运动模糊图像；
一维反卷积运算模块，用于将扩展后的运动模糊图像逐行进行一维反卷积运算，获取去模糊后的转换图像；
图像转换模块，用于根据模糊路径，将去模糊后的转换图像进行反转换获取与原模糊图像一致的去模糊反转图像。
本发明产生的有益效果是：本发明通过沿模运动糊路径进行一维反卷积的单视点去模糊算法，可以快速地对非水平方向的运动模糊图像进行去模糊处理，满足计算机视觉系统中图像处理的实时性要求，为动平台图像采集系统及高机动计算机视觉系统提供快速去模糊方法并获取高清晰图像。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1为本发明实施例沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像快速去模糊方法流程图；
图2为在模糊图像上沿着模糊路径提取像素；
图3为沿模糊路径将模糊图像提取成一维向量，并转换为水平方向堆积的图像；
图4为模糊转换图像的扩展；
图5为真实模糊图像快速去模糊过程；
图6为本发明方法与其他方法的对比示意图；
图7为本发明实施例沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像快速去模糊系统结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明能快速地对非水平方向的运动模糊图像进行去模糊处理，满足计算机视觉系统中图像处理的实时性要求，为动平台图像采集系统及高机动计算机视觉系统提供快速去模糊方法并获取高清晰图像。
本发明实施例的沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像快速去模糊方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1、输入模糊图像，根据模糊图像中目标的轮廓，估计模糊图像的点扩
散函数(模糊核)；
S2、对模糊核进行细化处理获取单像素宽度的模糊路径，并计算模糊路径的长度和角度；
S3、沿模糊路径，利用切比雪夫多项式插值(见文献Tianxu Zhang，Hanyu Hong，Luxin Yan，Xiuhua Zhang.Restoration of rotational motion blurred image basedon chebyshev polynomial interpolations[C]Medical Imaging,Parallel Processingof Images,and Optimization Techniques.YiChang:SPIE,2009)，将非水平方向的运动模糊图像的第一列和最后一行的像素点分别作为起始点，提取成沿水平方向运动模糊的转换图像。
S4、对水平方向的运动模糊图像逐行进行扩展，扩展到2的幂次方的线性组合的宽度，即获得扩展后的运动模糊图像，从而方便进行快速傅立叶变换(FFT)。
S5、将扩展后的运动模糊图像逐行进行一维反卷积运算，获取去模糊后的转换图像；
S6、根据模糊路径，将去模糊后的转换图像进行反转换获取原模糊图像一致的去模糊反转图像。
进一步地，本发明的一个实施例中，步骤S3具体包括以下步骤：
S31、模糊图像的原模糊模型可表示为其中f(x,y)为清晰图像，图像大小为M×N，g(x,y)为模糊图像，图像大小为M×N，n(x,y)为噪声，h(x,y)为模糊核。显然，原模糊模型为二维卷积模型。
S32、沿模糊路径，可将h(x,y)表示为水平方向的运动模糊核h(x)。即模糊路径上模糊核的值与y无关。从而沿模糊路径，可将原模糊模型转换为一维卷积的形式，即其中g(x)为一维水平方向的模糊向量，f(x)为一维水平方向的清晰向量，n(x)为噪声。去模糊方法也就从二维反卷积转换为沿模糊路径的一维反卷积，计算复杂度极大地降低。
S33、根据一维卷积模型的特性，模糊图像中某像素点的灰度值只与过该点模糊路径上的像素点的值有关。
在抽取过程中，由于图像的离散性，像素点不会正好落在模糊路径上，因此要选择合适的插值算法，否则会造成像素提取的不精确。
可根据切比雪夫多项式生成插值模板，在提取的过程中对模糊路径上的像素进行插值，获取精确的堆积的多个一维行向量。
图2为在模糊图像上沿着模糊路径提取像素，其中(a)为模糊图像，(b)为堆积的模糊转换图像。
进一步地，本发明的一个实施例中，步骤S5具体包括以下步骤：
S51、水平堆积图像的去模糊模型建立：
沿水平方向运动模糊的转换图像表示为根据一维模糊模型使用基于各项异性正则化的RL算法(见文献HanyuHong,In Kyu Park.Single-image motion debluring using adaptive anisotropicregularization[J]Optical Engineer，49(9),097008(1)-097008(27),2010)。
表1 一维RL算法和二维RL算法的计算时间对比(单位：秒)
大小 二维RL算法 一维RL算法
64×64 0.4088 0.1302
128×128 1.7531 0.6121
256×256 7.3499 2.6849
512×512 32.2756 11.6769
表3 一维RL算法和二维RL算法对不同角度的模糊路径计算时间对比(单位：秒)。
S52、水平堆积图像去模糊模型的频域求解：
使用FFT将算法变换到频域，迭代过程变为：
其中F代表傅里叶变换，F-1代表反傅里叶变换，代表傅里叶变换的共轭。
本发明的一个具体实施例中，图2为在模糊图像上沿着模糊路径提取像素方法的的示意图，(a)为模糊图像，(b)为堆积的模糊转换图像。图3为该方法将实际模糊图像上的应用。(a)为真实模糊图像(b)为模糊路径(c)为一维向量堆积的转换图像的。图4为了消除边界效应将模糊转换图像G扩展到li，li+exp(li)＝2m示意图。
图5真实模糊图像快速去模糊过程。(a)为210×230的真实模糊图像，(b)为模糊路径；(c)为沿模糊路径提取的水平方向运动模糊的转换图像，大小为279×219；(d)为沿水平方向沿拓的扩展图像，大小为279×219；(e)为逐行进行一维反卷积运算的去模糊后的转换图像(f)为反转换后的去模糊反转图像。
图6本发明方法与其他方法的对比。(a)为模糊图，(b)Fergus方法的去模糊结果，(c)利用Shan方法的去模糊结果，(d)利用本发明方法的去模糊结果，(e)从左至右分别为(a),(b),(c),(d)的局部放大图。
由以上图表不难得出该方法在极大减少去模糊时间的同时也保证了去模糊结果的质量。
为了实现上述方法，本发明还提供了一种沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像快速去模糊系统，如图7所示，包括：
模糊核估计模块，用于输入模糊图像，根据模糊图像中目标的轮廓，估计模糊图像的点扩散函数，即模糊核；
模糊路径计算模块，用于对模糊核进行细化处理获取单像素宽度的模糊路径，并计算模糊路径的长度和角度；
沿水平方向运动模糊的转换图像提取模块，用于沿模糊路径，利用切比雪夫多项式插值，将非水平方向的运动模糊图像的第一列和最后一行的像素点分别作为起始点，提取沿水平方向运动模糊的转换图像；
运动模糊图像扩展模块，用于对水平方向的运动模糊图像逐行进行扩展，扩展到2的幂次方的线性组合的宽度，获得扩展后的运动模糊图像；
一维反卷积运算模块，用于将扩展后的运动模糊图像逐行进行一维反卷积运算，获取去模糊后的转换图像；
图像转换模块，用于根据模糊路径，将去模糊后的转换图像进行反转换获取与原模糊图像一致的去模糊反转图像。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像快速去模糊方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、输入模糊图像，根据模糊图像中目标的轮廓，估计模糊图像的点扩散函数，即模糊核；
S2、对模糊核进行细化处理获取单像素宽度的模糊路径，并计算模糊路径的长度和角度；
S3、沿模糊路径，利用切比雪夫多项式插值，将非水平方向的运动模糊图像的第一列和最后一行的像素点分别作为起始点，提取沿水平方向运动模糊的转换图像；
S4、对水平方向的运动模糊图像逐行进行扩展，扩展到2的幂次方的线性组合的宽度，获得扩展后的运动模糊图像；
S5、将扩展后的运动模糊图像逐行进行一维反卷积运算，获取去模糊后的转换图像；
S6、根据模糊路径，将去模糊后的转换图像进行反转换获取与原模糊图像一致的去模糊反转图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体为：
S31、模糊图像的原模糊模型表示为其中f(x,y)为清晰图像，图像大小为M×N，g(x,y)为模糊图像，图像大小为M×N，n(x,y)为噪声，h(x,y)为模糊核，M、N为自然数；
S32、沿模糊路径，将h(x,y)表示为水平方向的运动模糊核h(x)，模糊路径上模糊核的值与y无关；沿模糊路径，将原模糊模型转换为一维卷积的形式
S33、沿模糊路径提取像素点，具体为从非水平方向运动的模糊图像中，抽取具有模糊相关性的像素，从而获得堆积的多个一维行向量；根据切比雪夫多项式生成插值模板，在提取的过程中对模糊路径上的像素进行插值，获取精确的堆积的多个一维行向量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5具体包括：
S51、水平堆积图像的去模糊模型建立：
沿水平方向运动模糊的转换图像表示为[g(x)]M＝[g(1),g(2),...,g(M)]T，根据一维模糊模型使用基于各项异性正则化的RL算法，一维反卷积的形式表示为λ1为过平滑参数；
S52、水平堆积图像去模糊模型的频域求解：
求解模型为 在更新时为已知量，为第n次迭代后的结果，根据函数J(f)的一阶导数可得的迭代更新算法如下；
使用FFT将算法变换到频域，迭代过程变为：
其中F代表傅里叶变换，F-1代表反傅里叶变换，代表傅里叶变换的共轭。
4.一种沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像快速去模糊系统，其特征在于，包括：
模糊核估计模块，用于输入模糊图像，根据模糊图像中目标的轮廓，估计模糊图像的点扩散函数，即模糊核；
模糊路径计算模块，用于对模糊核进行细化处理获取单像素宽度的模糊路径，并计算模糊路径的长度和角度；
沿水平方向运动模糊的转换图像提取模块，用于沿模糊路径，利用切比雪夫多项式插值，将非水平方向的运动模糊图像的第一列和最后一行的像素点分别作为起始点，提取沿水平方向运动模糊的转换图像；
运动模糊图像扩展模块，用于对水平方向的运动模糊图像逐行进行扩展，扩展到2的幂次方的线性组合的宽度，获得扩展后的运动模糊图像；
一维反卷积运算模块，用于将扩展后的运动模糊图像逐行进行一维反卷积运算，获取去模糊后的转换图像；
图像转换模块，用于根据模糊路径，将去模糊后的转换图像进行反转换获取与原模糊图像一致的去模糊反转图像。
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