CN106600559A - 模糊核获取以及图像去模糊方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种模糊核获取以及图像去模糊方法以及装置，其中，该方法包括：将模糊图像映射到倒谱域，获取模糊图像的倒谱图像；根据所述倒谱图像，确定模糊图像的模糊类别；根据所述倒谱图像，使用所述模糊类别所对应的模糊核尺寸统计方法，计算所述模糊核尺寸；根据所述模糊核尺寸生成模糊核。本发明实施例不需要人工干预模糊核尺寸的获取，从而计算更加的简单且计算更加准确。

Description

模糊核获取以及图像去模糊方法及装置

技术领域

本发明涉及图像技术领域，具体而言，涉及一种模糊核获取以及图像去模糊方法及装置。

背景技术

在图像产生、传输和记录等过程中，不可避免地会引入某些失真和程度不同的变质，这种现象称为图像退化。而对退化图像进行一定的加工处理，使其恢复出真实景物，这一处理过程称为图像恢复，也叫图像复原。由于数字图像形成过程的每一环节都可能造成图像质量退化，因此，想要得到高质量的数字图像，在很多情况下，都需要对图像进行恢复。

导致模糊的原因不同，模糊类型也不一样。现有的针对空间一致性的模糊图像，例如匀速直线运动模糊、散焦模糊和混合模糊，一般都是采用非盲目反卷积方法进行去模糊处理。在进行去模糊处理的时候，首先要估计模糊图像的模糊核，针对模糊图像，通过人工量取的方式确定模糊核的具体尺寸，然后根据估计出的模糊核对模糊图像进行去模糊处理。而实际上，由于去模糊的效果和量取获得的模糊核尺寸有很大的关系，因此为了获得理想的去模糊效果，通常都要遍历多个模糊核尺寸，分别使用多个模糊核对图像进行去模糊处理，最终从中挑选尺寸最为合适的模糊核。这种图像去模糊的方法中，由于要人工量取多个模糊核对同样的模糊图像分别进行去模糊处理，计算过程复杂且量取误差大。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种模糊核获取以及图像去模糊方法以及装置，能够对模糊核进行更加准确的计算，不需要人工干预，且针对一张模糊图像仅仅生成一个模糊核，计算更加的简单。

第一方面，本发明实施例提供了一种模糊核获取方法，包括：

将模糊图像映射到倒谱域，获取模糊图像的倒谱图像；

根据所述倒谱图像，确定模糊图像的模糊类别；

根据所述倒谱图像，使用所述模糊类别所对应的模糊核尺寸统计方法，计算所述模糊核尺寸；

根据所述模糊核尺寸生成模糊核。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中：所述根据所述倒谱图像，确定模糊图像的模糊类类别，具体包括：

判断所述倒谱图像中光斑的形状；

如果所述光斑的形状为条形，则所述模糊图像的模糊类别为直线运动模糊；所述直线运动模糊的模糊核尺寸包括：模糊长度以及模糊角度；

如果所述光斑的形状为环形，则所述模糊图像的模糊类别为散焦模糊；所述散焦模糊的模糊核尺寸包括：模糊半径；

如果所述光斑的形状为条形与环形的结合，所述模糊图像的模糊类别为混合模糊；所述混合模糊的模糊核尺寸包括：模糊长度、模糊角度以及模糊半径。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中：根据下述方法计算模糊角度：

统计每条预设长度的第一线段上多个目标像素点的像素值之和；每条所述第一线段均以所述原点为起点，且相邻的两条第一线段之间间隔预设角度；每条所述第一线段上，相邻的两个所述目标像素点之间间隔均相等；

如果所述倒谱图像为灰度图，则将像素值之和最小的多个目标像素点所在的第一线段与基准线之间的角度作为所述模糊角度；

如果所述倒谱图像为二值图，则将像素值之和最大的多个目标像素点所在的第一线段与基准线之间的角度作为所述模糊角度。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中：根据下述方式计算模糊长度：

统计第一射线上所有有效像素点与原点之间的第一有效距离；

所述第一射线与所述基准线之间的角度为所述模糊角度，所述第一射线的端点为所述原点；

计算数值大小靠前的预设数量所述第一有效距离的平均值，并将该平均值作为所述模糊长度。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中：据下述方式计算模糊半径：

统计第二射线上所有有效像素点与原点之间的第二有效距离；

所述第二射线的端点为所述原点；且与所述基准线之间的夹角为第一夹角；当所述模糊类型为混合模糊时，所述第一夹角的角度与模糊角度之间的差大于等于预设阈值；

计算数值大小靠前的多个所述第二有效距离的平均值，并将该平均值作为所述模糊半径。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中：所述将模糊图像映射到倒谱域，获取模糊图像的倒谱图像，具体包括：

根据所述模糊图像，并按照公式获取模糊图像的倒谱：

C＝FFT^-1(log(|FFT(I)|)；

其中，I为原始图像；C为倒谱；

利用灰度投影将倒谱的幅值映射为0-255的灰度值分布，获取灰度图像；

将所述灰度图像作为所述倒谱图像；

或者，将所述灰度图像二值化，将得到的二值图作为所述倒谱图像。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中：

根据下述公式生成模糊核：

其中，f1为直线运动模糊核；L为模糊长度；θ为模糊角度；

f2为散焦模糊的模糊核；r为模糊半径。

第二方面，本发明实施例还提供一种模糊核获取装置，包括：

倒谱图像生成模块，用于将模糊图像映射到倒谱域，获取模糊图像的倒谱图像；

模糊类别判断模块，用于根据所述倒谱图像，确定模糊图像的模糊类别；

模糊核尺寸计算模块，用于根据所述倒谱图像，使用所述模糊类别所对应的模糊核尺寸统计方法，计算所述模糊核尺寸；

模糊核生成模块，用于根据所述模糊核尺寸生成模糊核。

第三方面，本发明实施例还提供一种图像去模糊方法，包括：

使用如上述第一方面任意一项所述的模糊核获取方法获取模糊核；

根据所获取的所述模糊核，对模糊图像进行去模糊处理。

第四方面，本发明实施例还提供一种图像去模糊装置，包括：

如上述第二方面所提供的模糊核获取装置，所述模糊核获取装置用于获取模糊图像的模糊核；

图像处理装置，用于使用所述模糊核对模糊图形进行去模糊处理。

本发明实施例所提供的模糊核获取以及图像去模糊方法及装置，先将模模糊图像映射到倒谱域，获得模糊图像的倒谱图像，在根据倒谱图像，确定模糊图像的模糊类别，然后根据倒谱图像，使用模糊类别对应的模糊核尺寸统计方法，计算模糊核的尺寸，最终获得准确的模糊核，在这个过程中，不需要人工干预模糊核尺寸的获取，从而计算更加的简单且计算更加准确。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本发明实施例所提供的一种模糊核获取方法的流程图；

图2a示出了本发明实施例所提供的模糊类型为直线运动模糊的模糊图像示例；

图2b示出了本发明实施例所提供的模糊类型为直线运动模糊的模糊图像的倒谱图像；

图3a示出了本发明实施例所提供的模糊类型为散焦模糊的模糊图像示例；

图3b示出了本发明实施例所提供的模糊类型为散焦模糊的模糊图像的倒谱图像；

图4a示出了本发明实施例所提供的模糊类型为混合模糊的模糊图像示例；

图4b示出了本发明实施例所提供的模糊类型为混合模糊的模糊图像的倒谱图像；

图5示出了本发明实施例所提供的模糊核获取方法中，计算模糊角度的具体方法流程图；

图6示出了本发明实施例所提供的模糊核获取方法中，计算模糊长度的具体方法流程图；

图7示出了本发明实施例所提供的模糊核获取方法中，计算模糊半径的具体方法流程图；

图8示出了本发明实施例所提供的一种模糊核获取装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前模糊图像在进行去模糊处理的时候，要先根据不同的应用领域，对模糊图像的模糊类型进行划分，再采用该领域比较常见的模糊图像的去模糊方法，对模糊图像进行去模糊的处理，但是实际上，这种按照应用领域对模糊图像进行分类的额方法，容易导致模糊图像的分类出现偏差，最终导致模糊图像的去模糊处理并不理想。基于此，本申请提供的一种图像去模糊方法、装置以及系统，可以对模糊图像进行更加精确的划分，使得图像最终去模糊的效果更加的理想。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种模糊核获取以及去模糊方法进行详细介绍，该方法主要针对的模糊类型为运动模糊、散焦模糊和混合模糊。

参见图1所示，本发明实施例所提供的模糊核获取方法包括：

S101：将模糊图像映射的倒谱域，获取模糊图像的倒谱图像。

模糊图像中，其中每一个像素点的值都是该模糊图像对应的清晰图像中所有像素点的值的加权和，也就是模糊图像的一个点包含了原始清晰图像中的许多点的信息。对图像的频谱(即对模糊图像进行傅立叶变换后所得到的其在频域中的频谱)进行对数运算后，再对其运算数据进行反傅立叶变换，由此获得的数据即该图像的倒谱，根据该倒谱数据生成的图像即为倒谱图像。模糊图像的倒谱可以表示为：

C＝FFT^-1(log(|FFT(I)|) (1)

在上述(1)式中，C表示经过傅立叶变换求得的倒谱，I表示得到的模糊图像。图像的模糊可以看成是一个卷积的过程，而根据卷积定理，卷积操作在傅立叶域就是点乘的关系，通过对数运算变为加法，于是模糊图像就能够被分离开来：

其中L表示与模糊图像对应的清晰图像；f表示点扩散函数，即模糊核。最终可以从上式(2)中看到，模糊图像的倒谱可以描述为清晰图像的倒谱加上模糊核的倒谱。

在二维平面内，利用灰度投影将倒谱的幅值映射为0-255的灰度值分布，将获得的灰度图像作为倒谱图像，或者可以将得到的灰度图二值化，将得到的二值图作为倒谱图像。

S102：根据所述倒谱图像，确定模糊图像的模糊类类别。

在具体实现的时候，以倒谱图像的中心为原点建立平面直角坐标系，倒谱图像实是一个原点对称图像，清晰图像在倒谱图像中的表现实际上即为以原点为中心的光斑，其向周围衰减的速度而根据模糊类型的不同，模糊核在倒谱图像上具有不同的表现形式。

参见图2a和图2b所示，图2a为获得的模糊图像，图2b为该模糊图像的倒谱图像。其中，与模糊图像对应的清晰图像为图2b中心位置较亮的点，而在该点周围还存在倾斜的条形光斑，这种倒谱图像对应的模糊类别为直线运动模糊。

参见图3a和图3b所示，图3a为获得的模糊图像，图3b为该模糊图像的倒谱图像。其中，与上述类似，与模糊图像对应的清晰图像为图3b中心位置较亮的点，而在该点周围还存在环形的光斑，这种倒谱图像对应的模糊类别为散焦模糊。

参见图4a和图4b所示，图4a为获得的模糊图像，图4b为该模糊图像的倒谱图像，其中，与上述类似，与模糊图像对应的清晰图像为图4a中新位置较亮的点，而在该点周围还存在环形以及条形的光斑，这种倒谱图像对应的模糊类别为直线运动模糊和散焦模糊所混合而成的混合模糊。因此，在获得了模糊图像之后，可以根据倒谱图像中心光斑的具体形状来确定模糊类别。

S103：根据所述倒谱图像中的倒谱域，使用所述模糊类别所对应的模糊核尺寸统计方法，计算所述模糊核尺寸。

S104：根据所述模糊核尺寸生成模糊核。

针对不同的模糊类型，其模糊核的尺寸有所区别，在直线运动模糊中，模糊核尺寸包括：模糊长度以及模糊角度。在散焦模糊中，模糊核尺寸包括：模糊半径；在混合模糊中，模糊尺寸包括：模糊长度、模糊角度以及模糊半径。在确定了模糊类别之后，就要针对不同模糊类别所对应的模糊核的尺寸不同，使用模糊类别所对英国的模糊核尺寸计算方法，计算模糊核的尺寸，最终根据模糊核尺寸生成模糊核。

本发明实施例所提供的模糊核获取方法中，先将模模糊图像映射到倒谱域，获得模糊图像的倒谱图像，在根据倒谱图像，确定模糊图像的模糊类别，然后根据倒谱图像，使用模糊类别对应的模糊核尺寸统计方法，计算模糊核的尺寸，最终获得准确的模糊核，在这个过程中，不需要人工干预模糊核尺寸的获取，从而计算更加的简单且计算更加准确。

参见图5所示，本发明实施例还提供一种计算模糊角度的方法，包括：

S501：统计每条预设长度的第一线段上多个目标像素点的像素值之和；每条所述第一线段均以所述原点为起点，且相邻的两条第一线段之间间隔预设角度；每条所述第一线段上，相邻的两个所述目标像素点之间间隔均相等；

S502：如果所述倒谱图像为灰度图，则将像素值之和最小的多个目标像素点所在的第一线段与基准线之间的角度作为所述模糊角度；

S503：如果所述倒谱图像为二值图，则将像素值之和最大的多个目标像素点所在的第一线段与基准线之间的角度作为所述模糊角度；

在具体进行计算的时候，要在所述倒谱图像中，以倒谱图像的中心为原点建立平面直角坐标系，并将其中的一个轴的正半轴或者负半轴作为基准线。

由于直线运动模糊的模糊核角度(即运动方向)是固定的，而将模糊图像映射到倒谱域中之后，所形成的条形光斑由于信号衰减，从过原点的直线到其他位置会出现逐渐模糊的显示效果。由于倒谱图像本身是以原点对称的，因此，以倒谱图像的中心为原点建立平面直角坐标系，坐标轴包括了横轴X以及纵轴Y，该倒谱图像可以表示为C(x，y)，其中，x和y分别是X轴和Y轴上的值。而条形的光斑中点必经过原点，因此，在该倒谱图像中，统计每条预设长度的第一线段上多个目标像素点的像素值之和。每条第一线段均以原点为起点，且相邻的两条第一线段之间的间隔预设角度。每条第一线段上。相邻的两个第一目标像素之间间隔均相等。

例如，将X轴的正半轴作为基准线，将S503中所获得的第一线段与X轴正轴之间夹角的角度作为模糊角度，在进行计算的时候，可以以预设角度为步长，遍历与X正半轴的夹角为0°-180°(为了简化计算过程，减少计算量，也可以根据实际的光斑倾斜方向，来预估夹角的大小，例如在图2b中，可以明显的看出光斑实际的倾斜角度实际上是约为45°的，那么可以将该夹角设定为30°-60°)，长度为预设长度的第一线段上目标像素点的像素值。

其中，预设角度可以根据计算的精度进行选取，计算的精度越大，那么该预设角度越小，计算精度越小，该预设角度越大。例如，该预设角度可以是0.2°-3°，为了计算方便，还可以选择0.5°、1°、2度等为预设角度。预设长度也可以根据实际的情况进行具体的设定。

一般地，在一张的模糊图像中，原点的不同方向上，倒谱衰减的速度是不一样的，因此模糊角度所对应的线段上，如果倒谱图像为灰度图像，那么线段上多个目标像素点的像素值之和应当是最小的(白色像素点的像素值为0，黑色像素点的像素值为255)，而如果倒谱图像为二值图，那么该线段上目标像素点的像素值之和应当是最大的(白色像素点的像素值为1，黑色像素点的像素值为0)。

又由于模糊图像的模糊程度不同，模糊核在倒谱图像中所表现出来的衰减程度不一样，因此可以根据实际的模糊程度来确定第一线段的预设长度。例如，如果模糊程度较大，导致条形光斑较长，那么所选取的第一线段的长度也就较长；如果模糊程度较小，导致条形光斑较短，那么所选取的第一线段的长度也就较小。一般地，在具体选择第一线段的预设长度的时候，可以从倒谱图像中将光斑所在的位置截取出来，截取出来的图像应当要较之光斑所在位置略大；截取时，可以截取圆形，将圆形的半径作为第一线段的长度，也可以截取矩形，以矩形较短边，边长的二分之一作为第一线段的长度。

在第一线段上的目标像素点，也可以根据实际的情况进行选择，例如将第一线段上，与原点一定距离的像素点作为第一个目标像素点，将与第一个目标像素点距离为1像素点作为第二个目标像素点，将与第二个目标像素点距离为1的像素点作为第三个目标像素点……直至到最后一个目标像素点。需要注意的是，同一张倒谱图像上的不同第一线段上，目标像素点的数量均应当是一样的，且第一个目标像素点与原点之间的距离也应当是一致的。

另外，本发明实施例还提供一种具体的计算模糊角度的具体实施例，其中倒谱图像为二值图；计算模糊角度具体包括：

以X轴的正半轴为基准线，遍历与基准线的角度为0°-180°，步长为1°，在每一个角度上，长度为100的第一线段上，间隔为1的目标像素点的像素值，由于在倒谱图像中，只有标示运动模糊核的亮条上才有数值，通过统计不同角度上与原点距离不同的目标像素点像素值的大小就可以比较得出运动模糊核直线所在条形光斑的角度。具体过程如下：

midH和midW表示倒谱图像高度和宽度的一半，theta表示第一线段所在的角度，Len表示在第一线段上统计的长度，theta的遍历范围为(0°-180°)，Len的遍历范围为1到100。针对特定的theta和L，计算流程为：

iw＝Len*cos(theta) (3)

ih＝Len*sin(theta) (4)

w1＝floor(iw) (5)

w2＝w1+1 (6)

h1＝floor(ih) (7)

h2＝h1+1 (8)

iw和ih分别表示统计长度在水平和垂直方向的大小。floor为地板函数用于向下取整。

dw＝iw–w1 (9)

dh＝ih–h1 (10)

由于我们采用遍历角度的方式统计，在特定角度直线上不同长度对应倒谱图中的坐标不一定为整数，这种情况的数值获取需要通过(16)式所表示的双线性插值方式获取。

f(Len)＝im(midH-h1,midW+w1)*(1-dh)*(1-dw)+...

im(midH-h2,midW+w1)*dh*(1-dw)+...

im(midH-h1,midW+w2)*(1-dh)*dw+...

im(midH-h2,midW+w2)*dh*dw (11)

其中，im表示倒谱图像。

计算出一个角度下第一线段上目标像素点的像素值并进行累加处理，并对0°-180°所对应的第一线段的目标像素值的累加结果进行排序。值最大的第一线段与基准线之间的角度即为模糊核的模糊角度。

参见图6所示，本发明实施例还提供一种计算模糊长度的方法，包括：

S601：统计第一射线上所有有效像素点与原点之间的第一有效距离；

S602：所述第一射线与所述基准线之间的角度为所述模糊角度，所述第一射线的端点为所述原点；

S603：计算数值大小靠前的预设数量所述第一有效距离的平均值，并将所述该平均值作为所述模糊长度；

在具体实现的时候，由于在上述实施例中，已经获取到模糊角度，因而要要计算模糊长度时，第一射线的与基准线之间的角度即为该模糊角度。当倒谱图像是灰度图时，有效像素点为在第一射线上，灰度值小于预设值的像素点，该预设值可以根据实际的需要进行具体的设定。当倒谱图像为二值图时，有效像素点为在第一射线上，像素值为1的像素点(即白色的像素点)。有效像素点与原点之间的距离即为该有效像素点所对应的第一有效距离(实际上，也可以看作端点为有效像素点与原点的线段的长度)。将该第一射线上所有有效像素点与原点之间的第一有效距离进行从大到小的排序，取排序靠前的预设数量的第一预设距离进行累加，并求平均值，将得到平均值作为模糊长度。

参见图7所示，本发明实施例还提供一种计算模糊半径的方法，包括：

S701：统计第二射线上所有有效像素点与原点之间的第二有效距离；

S702：所述第二射线的端点为所述原点；且与所述基准线之间的夹角为第一夹角；当所述模糊类型为混合模糊时，所述第一夹角的角度与模糊角度之间的差大于等于预设阈值；

S703：计算数值大小靠前的多个所述第二有效距离的平均值，并将该平均值作为所述模糊半径。

在具体实现的时候，由于散焦模糊对应的模糊核表现在倒谱图像中的时候是一个圆形或者圆环形，因此，可以用任意角度的第二射线对模糊半径进行计算。特殊地，当所述模糊类型为混合模糊时，由于模糊半径与模糊长度通常都是不相等的，因此为了避免模糊方向上的像素点对模糊半径的计算造成干扰，第二射线与模糊角度上的直线之间留有预设夹角。将第二射线与基准线之间的夹角称为第一夹角，当模糊类型为混合模糊时，第一夹角的角度和模糊角度之间的差大于等于预设阈值。该预设阈值可以根据实际情况进行具体设定。

与上述实施例相同的，当倒谱图像是灰度图时，有效像素点为在第二射线上，灰度值小于预设值的像素点，该预设值可以根据实际的需要进行具体的设定。当倒谱图像为二值图时，有效像素点为在第一射线上，像素值为1的像素点(即白色的像素点)。

有效像素点与原点之间的距离即为该有效像素点所对应的第二有效距离(实际上，也可以看作端点为有效像素点与原点的线段的长度)。将该第二射线上所有有效像素点与原点之间的第二有效距离进行从大到小的排序，取排序靠前的预设数量的第二预设距离进行累加，并求平均值，将得到平均值作为模糊半径。

在通过上述计算得到模糊核的尺寸之后，然后利用下述公式生成模糊核：

其中，f1为直线运动某的模糊核；L为模糊长度；θ为模糊角度；

f2为散焦模糊的模糊核；r为模糊半径。

而混合模糊的模糊核则为f1和f2的结合。

本发明又一实施例还提供一种模糊核获装置，参见图8所示，该模糊核获取装置具体包括：

倒谱图像生成模块，用于将模糊图像映射到倒谱域，获取模糊图像的倒谱图像；

模糊类别判断模块，用于根据所述倒谱图像，确定模糊图像的模糊类别；

模糊核尺寸计算模块，用于根据所述倒谱图像，使用所述模糊类别所对应的模糊核尺寸统计方法，计算所述模糊核尺寸；

模糊核生成模块，用于根据所述模糊核尺寸生成模糊核。

本实施例中，倒谱图像生成模块、模糊类别判断模块、模糊核尺寸计算模块和模糊核生成模块的具体功能和交互方式，可参见图1-图7对应的实施例的记载，在此不再赘述。

本发明实施例所提供的模糊核获取装置，先将模模糊图像映射到倒谱域，获得模糊图像的倒谱图像，在根据倒谱图像，确定模糊图像的模糊类别，然后根据倒谱图像，使用模糊类别对应的模糊核尺寸统计方法，计算模糊核的尺寸，最终获得准确的模糊核，在这个过程中，不需要人工干预模糊核尺寸的获取，从而计算更加的简单且计算更加准确。

本发明又一实施例还提供一种图像去模糊方法，该方法包括：

使用如上述任意一项实施例所述的模糊核获取方法获取模糊核；

根据所获取的所述模糊核，对模糊图像进行去模糊处理。

在具体实现的时候，由于已经根据本发明实施例所提供的模糊核获取方法获取了模糊图像的模糊核，只需要使用模糊核，对模糊图像进行去模糊处理即可，例如可以使用Richardson-Lucy算法对模糊图像进行去模糊处理，得到去除模糊后的结果图像。

本发明又一实施例还提供一种图像去模糊装置，该装置包括：如上实施例中的的模糊核获取装置，所述模糊核获取装置用于获取模糊图像的模糊核；

图像处理装置，用于使用所述模糊核对模糊图形进行去模糊处理。

本发明实施例所提供的模糊核获取以及图像去模糊方法以及装置的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种模糊核获取方法，其特征在于，包括：

将模糊图像映射到倒谱域，获取模糊图像的倒谱图像；

根据所述倒谱图像，确定模糊图像的模糊类别；

根据所述倒谱图像，使用所述模糊类别所对应的模糊核尺寸统计方法，计算所述模糊核尺寸；

根据所述模糊核尺寸生成模糊核。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述倒谱图像，确定模糊图像的模糊类类别，具体包括：

判断所述倒谱图像中光斑的形状；

如果所述光斑的形状为条形，则所述模糊图像的模糊类别为直线运动模糊；所述直线运动模糊的模糊核尺寸包括：模糊长度以及模糊角度；

如果所述光斑的形状为环形，则所述模糊图像的模糊类别为散焦模糊；所述散焦模糊的模糊核尺寸包括：模糊半径；

如果所述光斑的形状为条形与环形的结合，所述模糊图像的模糊类别为混合模糊；所述混合模糊的模糊核尺寸包括：模糊长度、模糊角度以及模糊半径。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据下述方法计算模糊角度：

统计每条预设长度的第一线段上多个目标像素点的像素值之和；每条所述第一线段均以所述原点为起点，且相邻的两条第一线段之间间隔预设角度；每条所述第一线段上，相邻的两个所述目标像素点之间间隔均相等；

如果所述倒谱图像为灰度图，则将像素值之和最小的多个目标像素点所在的第一线段与基准线之间的角度作为所述模糊角度；

如果所述倒谱图像为二值图，则将像素值之和最大的多个目标像素点所在的第一线段与基准线之间的角度作为所述模糊角度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据下述方式计算模糊长度：

统计第一射线上所有有效像素点与原点之间的第一有效距离；

所述第一射线与所述基准线之间的角度为所述模糊角度，所述第一射线的端点为所述原点；

计算数值大小靠前的预设数量所述第一有效距离的平均值，并将该平均值作为所述模糊长度。

5.根据权利要求2-4任意一项所述的方法，其特征在于，根据下述方式计算模糊半径：

统计第二射线上所有有效像素点与原点之间的第二有效距离；

所述第二射线的端点为所述原点；且与所述基准线之间的夹角为第一夹角；当所述模糊类型为混合模糊时，所述第一夹角的角度与模糊角度之间的差大于等于预设阈值；

计算数值大小靠前的多个所述第二有效距离的平均值，并将该平均值作为所述模糊半径。

6.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述将模糊图像映射到倒谱域，获取模糊图像的倒谱图像，具体包括：

根据所述模糊图像，并按照公式获取模糊图像的倒谱：

C＝FFT^-1(log(|FFT(I)|)；

其中，I为原始图像；C为倒谱；

利用灰度投影将倒谱的幅值映射为0-255的灰度值分布，获取灰度图像；

将所述灰度图像作为所述倒谱图像；

或者，将所述灰度图像二值化，将得到的二值图作为所述倒谱图像。

7.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，根据下述公式生成模糊核：

$f_1(x,y)=\left\{\begin{array}{c}1/L,\sqrt{x^2+y^2}\≤L/2,x/y=tan\mathrm{\θ}\\ 0,others\end{array}\right.;$

$f_2(x,y)=\left\{\begin{array}{c}\frac{1}{{\mathrm{\πr}}^2},\sqrt{x^2+y^2}\≤r\\ 0,others\end{array}\right.;$

其中，f1为直线运动模糊核；L为模糊长度；θ为模糊角度；

f2为散焦模糊的模糊核；r为模糊半径。

8.一种模糊核获取装置，其特征在于，包括：

倒谱图像生成模块，用于将模糊图像映射到倒谱域，获取模糊图像的倒谱图像；

模糊类别判断模块，用于根据所述倒谱图像，确定模糊图像的模糊类别；

模糊核尺寸计算模块，用于根据所述倒谱图像，使用所述模糊类别所对应的模糊核尺寸统计方法，计算所述模糊核尺寸；

模糊核生成模块，用于根据所述模糊核尺寸生成模糊核。

9.一种图像去模糊方法，其特征在于，包括：

使用如上述权利要求1-7任意一项所述的模糊核获取方法获取模糊核；

根据所获取的所述模糊核，对模糊图像进行去模糊处理。

10.一种模糊图像去模糊装置，其特征在于，包括：

如上述权利要求8所述的模糊核获取装置，所述模糊核获取装置用于获取模糊图像的模糊核；

图像处理装置，用于使用所述模糊核对模糊图形进行去模糊处理。