CN1176440C - 一种恢复图象空间移变降质的数字图象处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种图象处理方法，尤其是一种恢复图象空间移变降质的数字图象处理方法。该方法包括以下步骤：通过测量成象系统的特性，或者根据获得图象计算图象中的不均匀降质特性，得到系统成象传递函数H_(m，n)(υ，ν)；根据系统成象传递函数H_(m，n)(υ，ν)，确定恢复图象的逆滤波函数H_-1(m，n)(υ，ν)；计算修正系数A₀(m，n)，A₁(m，n)，...，A_k(m，n)，k≥1；计算要修正图象f(m，n)的1～k阶导数f⁽¹⁾(m，n)，...，f^(k)(m，n)；按修正公式计算获得修正图象g(m，n)。经过本发明所述数字图象处理方法对图象进行处理后，可以提高和改善光电成象系统获得图象质量，达到高质量成象系统的成象效果，而不需要增加硬件成本。

Description

一种恢复图象空间移变降质的数字图象处理方法

技术领域

本发明涉及一种图象处理方法，尤其是一种恢复图象空间移变降质的数字图象处理方法。

背景技术

图象空间移变降质往往是由于成象系统本身的非理想特性造成的，特别是其中的光学镜组(镜头)所造成的。例如，场曲是典型的图象空间移变降质原因之一。对于一个光学成象系统来说，当采用球面镜头，焦平面也是一个球面，如果成象面选择为平面，会造成象场弯曲，即场曲。当光学系统存在场曲时，在成象平面上获得的图象，始终是中心调焦清晰，边缘就变得模糊；反之，边缘清晰，中心就会变得模糊。所以存在场曲的光学系统的点扩散函数是空移变化的，其对应的传递函数也是空移变化的。由于球面透镜的曲率，场曲是球面透镜成象不可避免的问题。消除或减轻场曲的典型方法是改进镜头设计。通过透镜组的设计，使得各个透镜产生的场曲相互抵消和补偿。但这种用改进硬件来消除、减小场曲等造成的图象空间移变降质的方法，生产成本高。

对于光电成象系统，由于能够获得并存储图象的数字信号，所以可以采用数字图象处理方法对图象进行处理。目前用数字图象处理技术恢复降质图象，主要采用的方法是反卷积，即用反卷积方法消除或减轻系统传递函数造成的图象降质，对降质图象进行恢复。反降质过程首先需要确定光学成象系统的传递函数或者点扩散函数，依此获得对应的逆函数，或者选取可以在一定程度上消除系统降质的逆滤波函数。用空移不变的传递函数的逆函数或者逆滤波函数和获得图象的傅氏变换乘积得到恢复图象的傅氏变换，再经反傅立叶变换得到恢复图象。也可以根据逆滤波函数，确定在空间域的反卷积参数，用叠代算法实现反卷积，得到恢复图象。造成图象非均匀降质的传递函数是空移变化的，它的参数是空间坐标的函数。反卷积方法不能直接应用于空移变化系统的图象降质恢复。通过坐标变换，使得空间移变降质图象变换成移不变降质图象，然后再进行反卷积，是空间移变降质图象恢复的基本方法之一。尽管这种原理目前在移变降质图象恢复中采用较多，但是计算复杂，并且会改变图象噪声分布，使其变得非平稳，所以适用于较高信噪比图象恢复。把空间移变图象分区，认为每一个局部区域的传递函数是空移不变的，是空间移变图象恢复的又一种基本处理方法。但是图象分区会引入分割噪声，在各个区域的边界产生图象畸变。

发明内容

为了克服用硬件改善图象质量带来的高成本和用反卷积方法恢复移变降质图象的数字图象处理方法过于复杂并可能引入新的图象畸变的缺陷，本发明提出了一种新的对空间移变成象系统所获得的图象进行恢复的数字图象处理方法。

本发明提出将传递函数的逆函数或者逆滤波函数在空间频率原点处进行泰勒展开，用n阶多项式近似表示。这样恢复图象的傅氏变换，就近似等于获得图象的傅氏变换和一多项式的乘积，其反变换就是恢复图象，等于获得图象及其n阶导数的线性组合，组合系数由传递函数的逆函数或者逆滤波函数的参数确定。对于空间移变系统，组合系数是空间坐标的函数。

本发明所述的恢复空间移变降质图象的数字图象处理方法是由以下步骤来完成的：

①确定系统修正系数

(1)通过测量成象系统的特性，或者根据获得图象计算图象中的不均匀降质特性，得到系统成象传递函数H_(m，n)(υ，ν)，其中，(m，n)是图象象素坐标，(x，y)是图象空间坐标；

(2)根据系统成象传递函数H_(m，n)(υ，ν)，确定恢复图象的逆滤波函数H_-1(m，n)(υ，ν)，使得

                H_-1，(m，n)(υ，ν)·H_(m，n)(υ，ν)＝1   υ，ν∈S或者

                H_-1，(m，n)(υ，ν)·H_(m，n)(υ，ν)≈1   υ，ν∈S

其中，υ，ν是空间频率；S是图象系统的频率支持域。

(3)计算修正系数A_i(m，n)，i＝0，1，2，3，…，k；k≥1，

$A_i(m,n)={(\frac{\∂}{\∂\mathrm{\υ}}\mathrm{\υ}+\frac{\∂}{\∂\mathrm{\ν}}\mathrm{\ν})}^i{H}_{-1,(m,n)}(\mathrm{\υ},\mathrm{\ν}){|}_{\mathrm{\υ},\mathrm{\ν}=0}$

②修正图象

(1)计算要修正图象f(m，n)的1～k阶导数f⁽¹⁾(m，n)，...，f^(k)(m，n)，k≥1；

(2)按修正公式

$g(m,n)=A_0(m,n)\·f(m,n)+\frac{1}{{\left(j\right)}^1\·1!}{A}_1(m,n)\·f^{\left(1\right)}(m,n)+$

$\frac{1}{{\left(j\right)}^2\·2!}{A}_2(m,n)\·f^{\left(2\right)}(m,n)+\·\·\·+\frac{1}{{\left(j\right)}^k\·k!}{A}_k(m,n)\·f^{\left(k\right)}(m,n)$

计算获得修正图象g(m，n)。其中，j是虚数符号。修正阶数一般取至k＝4。

上述实施过程和步骤可以编程固化在图象处理器中，也可以将上述运算步骤编制成软件在通用计算机上运行。

本发明特别适用于提升中、低档光电成象系统(如数码相机)的最终成象质量。用本发明所述数字图象处理方法对图象进行处理后，消除或减少了由于光学镜头的曲率形成的象场弯曲等造成的图象非均匀模糊，得到均匀清晰图象。使低档光电成象系统最终获得图象的质量达到较高档系统的图象质量，而不需要增加硬件成本。

附图说明

图1是未加图象处理器的光电成象系统的构成图。

图2是采用数字图象处理器的光电成象系统的构成图。

图3-图6是本发明的数字图象处理的流程图。

图7-图10是用本发明所述的数字图象处理方法对实际不均匀降质图片进行处理前后的效果对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。

图1所示的光电成象系统，仅仅是实现光学成象并将光学图象转换成数字图象，不能对所获得的数字图象作任何处理。

图2所示的具有数字图象处理器的光电成象系统，按照本发明公开的数字图象处理方法，编写相应的程序，就可以对获得的数字图象信号进行处理。即将从成象系统得到的降质图象f(m，n)恢复到理想或接近理想质量的图象g(m，n)。系统中的图象处理器，是指嵌入系统中的微处理器，也可以是指和成象及图象数据采集装置相连的外置处理器，还可以是指嵌入式和外置式处理器的总和。

图7和图9为处理前图象，由同一成象系统采集。图象中存在明显的由于场曲造成的不均匀模糊：图象的中心部位成象清晰，而随着到中心距离增加，图象逐渐变得模糊。图8和图10为处理后图象，处理后的整个图象画面变得均匀清晰。例如，在图7所示的图象中，左下角的树叶和小石子模糊不清，处理后则清晰可见。

实施例一：一种恢复图象空间移变降质的数字图象处理方法，它包括以下步骤：

①确定系统修正系数

(1)通过测量成象系统的特性，或者根据获得图象计算图象中的不均匀降质特性，得到系统成象传递函数H_(m，n)(υ，ν)，其中，(m，n)是图象象素坐标，(x，y)是图象空间坐标；

(2)根据系统成象传递函数H_(m，n)(υ，ν)，确定恢复图象的逆滤波函数H_-1(m，n)(υ，ν)，使得

                H_-1，(m，n)(υ，ν)·H_(m，n)(υ，ν)＝1   υ，ν∈S或者

                H_-1，(m，n)(υ，ν)·H_(m，n)(υ，ν)≈1   υ，ν∈S

其中，υ，ν是空间频率；S是图象系统的频率支持域。

(3)计算修正系数A_i(m，n)，i＝0，1，2，3，…，k；k≥1，

$A_i(m,n)={(\frac{\∂}{\∂\mathrm{\υ}}\mathrm{\υ}+\frac{\∂}{\∂\mathrm{\ν}}\mathrm{\ν})}^i{H}_{-1,(m,n)}(\mathrm{\υ},\mathrm{\ν}){|}_{\mathrm{\υ},\mathrm{\ν}=0}$

②修正图象

(1)计算要修正图象f(m，n)的1～k阶导数f⁽¹⁾(m，n)，...，f^(k)(m，n)，k≥1；

(2)按修正公式

$g(m,n)=A_0(m,n)\·f(m,n)+\frac{1}{{\left(j\right)}^1\·1!}{A}_1(m,n)\·f^{\left(1\right)}(m,n)+$

$\frac{1}{{\left(j\right)}^2\·2!}{A}_2(m,n)\·f^{\left(2\right)}(m,n)+\·\·\·+\frac{1}{{\left(j\right)}^k\·k!}{A}_k(m,n)\·f^{\left(k\right)}(m,n)$

计算获得修正图象g(m，n)。

对于同一个成象系统，如果系统特性保持不变，只需一次确定修正系数；确定的修正系数可以用于处理该系统获得的所有图象。修正阶数一般取至k＝4。

由于获得的图象信号中，往往叠加有噪声，为了消除噪声对图象恢复的影响，本发明公开了实施例二，它与实施例一不同的是，在步骤②-(1)与步骤②-(2)之间增加下述步骤：

对图象f(m，n)和图象导数f⁽¹⁾(m，n)，...，f^(k)(m，n)去噪，获得去噪后的图象 及其导数

如图6所示，增加该步骤后修正图象的步骤为：

(1)计算出图象f(m，n)的1～k阶导数f⁽¹⁾(m，n)，...，f^(k)(m，n)，k≥1；

(2)对图象f(m，n)和图象导数f⁽¹⁾(m，n)，...，f^(k)(m，n)去噪，获得去噪后的图象 及其导数

(3)用

及其导数

计算获得修正图象

$g(m,n)=A_0(m,n)\·\tilde{f}(m,n)+\frac{1}{{\left(j\right)}^1\·1!}{A}_1(m,n)\·{\tilde{f}}^{\left(1\right)}(m,n)+$

$\frac{1}{{\left(j\right)}^2\·2!}{A}_2(m,n)\·{\tilde{f}}^{\left(2\right)}(m,n)+\·\·\·+\frac{1}{{\left(j\right)}^k\·k!}{A}_k(m,n)\·{\tilde{f}}^{\left(k\right)}(m,n)$

根据所获得的图象叠加噪声的情况，本发明还公开了实施例三，它与实施例一的不同之处在于：在步骤②-(1)之前增加下述步骤：

对获得图象f(m，n)进行去噪处理，获得去噪后的图象

在步骤②-(1)与步骤②-(2)之间增加下述步骤：

对图象导数再进行去噪处理，得

如图5所示，增加上述步骤后修正图象的步骤为：

(1)对获得图象f(m，n)进行去噪处理，获得去噪后的图象

(2)对去噪后的图象 求导，得 k≥1；

(3)对图象导数再进行去噪处理，得

(4)按修正公式

$g(m,n)=A_0(m,n)\·\tilde{f}(m,n)+\frac{1}{{\left(j\right)}^1\·1!}{A}_1(m,n)\·{\hat{f}}^{\left(1\right)}(m,n)+$

$\frac{1}{{\left(j\right)}^2\·2!}{A}_2(m,n)\·{\hat{f}}^{\left(2\right)}(m,n)+\·\·\·+\frac{1}{{\left(j\right)}^k\·k!}{A}_k(m,n)\·{\hat{f}}^{\left(k\right)}(m,n)$

计算获得修正图象。

Claims (3)

1、一种恢复图象空间移变降质的数字图象处理方法，其特征在于：它包括以下步骤：

①确定系统修正系数

(1)通过测量成象系统的特性，或者根据获得图象计算图象中的不均匀降质特性，得到系统成象传递函数H_(m，n)(υ，ν)，其中，(m，n)是图象象素坐标，(x，y)是图象空间坐标；

(2)根据系统成象传递函数H_(m，n)(υ，ν)，确定恢复图象的逆滤波函数H_-1(m，n)(υ，ν)，使得

                  H_-1，(m，n)(υ，ν)·H_(m，n)(υ，ν)＝1  υ，ν∈S或者

                  H_-1，(m，n)(υ，ν)·H_(m，n)(υ，ν)≈1  υ，ν∈S其中，υ，ν是空间频率；S是图象系统的空间频率支持域；

(3)计算修正系数A_i(m，n)，i＝0，1，2，3，...，k；k≥1，

$A_i(m,n)={(\frac{\∂}{\∂\mathrm{\υ}}\mathrm{\υ}+\frac{\∂}{\∂\mathrm{\ν}}\mathrm{\ν})}^{\′}{H}_{-1,(m,n)}(\mathrm{\υ},\mathrm{\ν}){|}_{\mathrm{\υ},\mathrm{\ν}=0}$

②修正图象

(1)计算要修正图象f(m，n)的1～k阶导数f⁽¹⁾(m，n)，...，f^(k)(m，n)，k≥1；

(2)按修正公式

$g(m,n)=A_0(m,n)\·f(m,n)+\frac{1}{{\left(j\right)}^1\·1!}{A}_1(m,n)\·f^{\left(1\right)}(m,n)+$

$\frac{1}{{\left(j\right)}^2\·2!}{A}_2(m,n)\·f^{\left(2\right)}(m,n)+\·\·\·+\frac{1}{{\left(j\right)}^k\·k!}{A}_k(m,n)\·f^{\left(k\right)}(m,n)$

计算获得修正图象g(m，n)。

2、根据权利要求1所述的恢复图象空间移变降质的数字图象处理方法，其特征在于：在步骤②-(1)与步骤②-(2)之间增加下述步骤：

对图象f(m，n)和图象导数f⁽¹⁾(m，n)，...，f^(k)(m，n)去噪，获得去噪后的图象 及其导数

即，修正图象的步骤为：

(1)计算出图象f(m，n)的1～k阶导数f⁽¹⁾(m，n)，...，f^(k)(m，n)，k≥1；

(2)对图象f(m，n)和图象导数f⁽¹⁾(m，n)，...，f^(k)(m，n)去噪，获得去噪后的图象

及其导数

(3)用 及其导数 计算获得修正图象

$g(m,n)=A_0(m,n)\·\tilde{f}(m,n)+\frac{1}{{\left(j\right)}^1\·1!}{A}_1(m,n)\·{\tilde{f}}^{\left(1\right)}(m,n)+$

$\frac{1}{{\left(j\right)}^2\·2!}{A}_2(m,n)\·{\tilde{f}}^{\left(2\right)}(m,n)+\·\·\·+\frac{1}{{\left(j\right)}^k\·k!}{A}_k(m,n)\·{\tilde{f}}^{\left(k\right)}(m,n)$

3、根据权利要求1所述的恢复图象空间移变降质的数字图象处理方法，其特征在于：在步骤②-(1)之前增加下述步骤：

对获得图象f(m，n)进行去噪处理，获得去噪后的图象

在步骤②-(1)与步骤②-(2)之间增加下述步骤：

对图象导数再进行去噪处理，得

即，修正图象的步骤为：

(1)对获得图象f(m，n)进行去噪处理，获得去噪后的图象

(2)对去噪后的图象

求导，得 k≥1；

(3)对图象导数再进行去噪处理，得

(4)按修正公式

$g(m,n)=A_0(m,n)\·\tilde{f}(m,n)+\frac{1}{{\left(j\right)}^1\·1!}{A}_1(m,n)\·{\hat{f}}^{\left(1\right)}(m,n)+$

$\frac{1}{{\left(j\right)}^2\·2!}{A}_2(m,n)\·{\hat{f}}^{\left(2\right)}(m,n)+\·\·\·+\frac{1}{{\left(j\right)}^k\·k!}{A}_k(m,n)\·{\hat{f}}^{\left(k\right)}(m,n)$

计算获得修正图象。

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