CN107492077A - 基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法 - Google Patents

基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，主要是利用多方向梯度去除原本总变分模型(Total Variation,TV)中的阶梯效应，并运用基于梯度的自适应权重控制各像素处的约束强度，最终将提出的总变分模型(Total Variation,TV)用于约束未知的清晰图像，最后利用迭代求解的方法对未知清晰图像进行估计。

Description

基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域中的去模糊技术领域，具体涉及一种基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法。
背景技术
近年来，随着信息技术的发展，图像已经广泛地应用于社会中的各个领域。目前，虽然智能相机硬件水平已经比几年前有了极大的提高，但是并不能完全解决实际应用中的问题。在特殊情况下，仍然会得到模糊的照片：1)由于拍照时手机抖动，存在运动模糊；2)由于拍照时焦距未调节到位，会存在图片散焦模糊问题。而清晰的图像是许多实际应用的基础工作，例如：目标检测、视频监督、医学成像处理等。。
发明内容
本发明提供了一种基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，主要是利用多方向梯度去除原本总变分模型(Total Variation,TV)中的阶梯效应，并运用基于梯度的自适应权重控制各像素处的约束强度，最终将提出的总变分模型(Total Variation,TV)用于约束未知的清晰图像，最后利用迭代求解的方法对未知清晰图像进行估计。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，它包括以下步骤：
步骤1，对原始输入模糊图像进行模糊核估计；
步骤2，对原始输入模糊图像进行噪声估计，并根据噪声程度进行相应的去噪处理；
步骤3，调节正则化参数λ；
步骤4，利用去噪后的图像估计自适应多变量总变分模型中的所有权重
步骤5，构建图像去模糊代价函数；
步骤6，利用Split Bregman Iteration技术来最优化重建代价函数，得到估计的清晰图像；
步骤7，重复步骤4至6直到迭代次数到达预设值。
更进一步的技术方案是，所述步骤2具体为，预先测试好去噪参数组，当估计得到噪声级别后，选取出最接近的一组去噪参数组。
更进一步的技术方案是，所述步骤3具体为，预先测试好M类的典型的模糊核以及N类的典型的噪声级，构成M×N类组合，在采用自适应调节或手动调节测试得到所有组合下的最佳正则化参数λ。
更进一步的技术方案是，所述自适应调节中，找到与实际估计得到的模糊核与噪声级组合最接近的测试组合，在直接将该测试组合对应的正则化参数的值，用于去模糊中；所述手动调节中，用户自行定义正则化参数的值，用于去模糊。
更进一步的技术方案是，所述步骤4具体为，将自适应多变量总变分模型定义如下：
其中，权重定义为
其中，ξi表示关于i位置梯度强度的变量，α表示正整数，表示一阶差分， X表示原始输入模糊图像。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明方法能获得较好的去模糊效果，明显优于经典的TV先验。而且本方法的实质是提出了一个有效的图像先验信息，能够很容易地扩展到别的图像视频处理领域，例如图像超分辨率、图像修复、视频超分辨率等。
附图说明
图1为本发明一种实施例的基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法的流程图。
图2为本发明一种实施例的基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法中八个相邻方向的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步阐述。
如图1所示一种基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，它包括以下步骤：
S1，对原始输入模糊图像进行模糊核估计；
S2，对原始输入模糊图像进行噪声估计，并根据噪声程度进行相应的去噪处理；
S3，调节正则化参数λ；
S4，利用去噪后的图像估计自适应多变量总变分模型中的所有权重
步骤5，构建图像去模糊代价函数；
S6，利用Split Bregman Iteration技术来最优化重建代价函数，得到估计的清晰图像；
S7，重复步骤4至6直到迭代次数到达预设值。
优选的所述步骤S2中，预先测试好去噪参数组，例如，对非局部均值去噪，事先对典型的N类(如20类)不同噪声分别测试得到最佳的去噪参数组，进行存储，当估计得到噪声级别后，选取出最接近的一组去噪参数组。
优选的所述步骤S3中，预先测试好M类的典型的模糊核以及N类的典型的噪声级，构成M×N类组合，在采用自适应调节或手动调节测试得到所有组合下的最佳正则化参数λ。所述自适应调节中，找到与实际估计得到的模糊核与噪声级组合最接近的测试组合，在直接将该测试组合对应的正则化参数的值，用于去模糊中；所述手动调节中，用户自行定义正则化参数的值，用于去模糊。
优选的所述步骤S4中，提出了一个自适应多变量总变分模型(Adaptive Multi-Directional Total Variation,AMDTV)修改来显著提升原本总变分模型(TotalVariation,TV)的性能，对原始输入模糊图像X，原本总变分模型 (Total Variation,TV)定义如下：
其中，与分别对应水平与垂直方向的一阶差分。
虽然，原本总变分模型(Total Variation,TV)广泛地应用与图像处理，但是它的表现性能有限，原本总变分模型(Total Variation,TV)仅仅在水平、垂直方向上强加平滑约束，这会在水平与垂直两个方向强加像素精度的连续性，因此导致强烈的阶梯效应。另外，总变分模型(Total Variation,TV)不能够自适应调节约束强度，使得边缘过于平滑。为了克服传统总变分模型(Total Variation,TV)的缺陷，我们提出了如下自适应的版本：
首先，为了更好地抑制阶梯效应，在修改策略中采用8个邻域方向来构建总变分模型，而不是简单地利用两个方向(水平与垂直)。我们称此修改为基于多方向总变分模型(Multi-Directional Total Variation,MDTV)。8个邻域方向的示意图在图2中给出，其中中心点代表参考像素，而周围8个点为其对应的 8个邻域像素点，对应方向一次标记为1至8。基于多方向总变分模型对应公式如下：
其中，至分别对应8个一阶差分。
接下来，通过梯度强度自适应地控制每个像素处的约束强度。因为直接从X 计算得到的梯度在某些情况下不稳定，我们可以用对原始输入模糊图像X去噪 (例如：高斯滤波、中值去噪、小波去噪、非局部均值去噪或者BM3D去噪)后的图来计算梯度。最终自适应多变量总变分模型对应的公式如下：
其中，权重定义为
其中，ξi表示关于i位置梯度强度的变量，α表示正整数，表示一阶差分， X表示原始输入模糊图像，本实施例中，ξi直接定义为梯度强度(其中表示对原始输入模糊图像X进行去噪后的图像)，α设为1，在求得所有的之后，采用一个尺寸为5×5、标准差为2的高斯核来滤波所有的以进一步提升权重的稳定性。
优选的所述步骤S5中，构建如下去模糊重建代价函数，来估计未知清晰图像：
其中Y为模糊输入，X为未知的清晰图，H为模糊矩阵。
本发明方法能获得较好的去模糊效果，明显优于经典的TV先验。而且本方法的实质是提出了一个有效的图像先验信息，能够很容易地扩展到别的图像视频处理领域，例如图像超分辨率、图像修复、视频超分辨率等。
以上具体实施方式对本发明的实质进行详细说明，但并不能对本发明的保护范围进行限制，显而易见地，在本发明的启示下，本技术领域普通技术人员还可以进行许多改进和修饰，需要注意的是，这些改进和修饰都落在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，其特征在于，它包括以下步骤：
步骤1，对原始输入模糊图像进行模糊核估计；
步骤2，对原始输入模糊图像进行噪声估计，并根据噪声程度进行相应的去噪处理；
步骤3，调节正则化参数λ；
步骤4，利用去噪后的图像估计自适应多变量总变分模型中的所有权重
步骤5，构建图像去模糊代价函数；
步骤6，利用Split Bregman Iteration技术来最优化重建代价函数，得到估计的清晰图像；
步骤7，重复步骤4至6直到迭代次数到达预设值。
2.根据权利要求1所述的基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，其特征在于，所述步骤2具体为，预先测试好去噪参数组，当估计得到噪声级别后，选取出最接近的一组去噪参数组。
3.根据权利要求1所述的基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，其特征在于，所述步骤3具体为，预先测试好M类的典型的模糊核以及N类的典型的噪声级，构成M×N类组合，在采用自适应调节或手动调节测试得到所有组合下的最佳正则化参数λ；。
4.根据权利要求3所述的基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，其特征在于，所述自适应调节中，找到与实际估计得到的模糊核与噪声级组合最接近的测试组合，在直接将该测试组合对应的正则化参数的值，用于去模糊中；所述手动调节中，用户自行定义正则化参数的值，用于去模糊。
5.根据权利要求1所述的基于自适应多方向总变分的图像去模糊方法，其特征在于，所述步骤4具体为，将多变量总变分模型定义如下：
其中，权重定义为
其中，ξi表示关于i位置梯度强度的变量，α表示正整数，表示一阶差分，X表示原始输入模糊图像。
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