本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種雙動(dòng)態(tài)模糊圖像復(fù)原方法。

背景技術(shù)：

隨著時(shí)間的推移，“移動(dòng)電子眼“的觸角將會(huì)深入到城市的各個(gè)角落，扮演越來(lái)越重要的角色，為我們的”平安城市“保駕護(hù)航。平安城市也是衡量一個(gè)城市現(xiàn)代化管理水平的重要體現(xiàn)，是實(shí)現(xiàn)一個(gè)城市乃至整個(gè)國(guó)家安全和穩(wěn)定的重要措施。建立合理、有效的城市視頻監(jiān)控管理系統(tǒng)，才能使政府管理部分在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，提出應(yīng)對(duì)措施及應(yīng)急預(yù)案。

城市視頻監(jiān)控管理系統(tǒng)中的監(jiān)控裝置，例如，攝像頭、監(jiān)控錄像等往往采集到的圖像比較模糊，為了獲取清晰的圖像，現(xiàn)有技術(shù)中，通過(guò)模糊算法對(duì)模糊圖像進(jìn)行處理。對(duì)于雙動(dòng)態(tài)圖像，也就是在雙動(dòng)態(tài)環(huán)境中采集到的圖像，例如，行駛車(chē)輛上的攝像頭采集另一行駛車(chē)輛的圖像。該雙動(dòng)態(tài)圖像在利用去模糊算法進(jìn)行處理得到清晰圖像的過(guò)程中，通常針對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊構(gòu)建單一模糊核對(duì)清晰圖像進(jìn)行估計(jì)，例如，針對(duì)高速運(yùn)動(dòng)、車(chē)輛抖動(dòng)、距離變化等因素構(gòu)建模糊核。

但是，在雙動(dòng)態(tài)環(huán)境中，造成圖像模糊的原因有多方面，如果僅針對(duì)一個(gè)模糊因素構(gòu)建模糊核對(duì)圖像進(jìn)行處理，那么對(duì)于其它模糊因素便無(wú)法實(shí)現(xiàn)去模糊處理，從而使去模糊處理后的圖像無(wú)法達(dá)到足夠的清晰效果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種雙動(dòng)態(tài)模糊圖像復(fù)原方法。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，提供一種雙動(dòng)態(tài)模糊圖像復(fù)原方法，包括：獲取雙動(dòng)態(tài)模糊圖像y，建立所述雙動(dòng)態(tài)模糊圖像的圖像金字塔，以及根據(jù)所述圖像金字塔建立所述雙動(dòng)態(tài)模糊圖像y的運(yùn)動(dòng)模糊核和離焦模糊核，其中，所述圖像金字塔中模糊圖像的分辨率由頂層向底層依次增大；

計(jì)算圖像金字塔中當(dāng)前層的運(yùn)動(dòng)模糊核、離焦模糊核以及清晰圖像的最優(yōu)值；

根據(jù)當(dāng)前圖像層計(jì)算的運(yùn)動(dòng)模糊核、離焦模糊核以及清晰圖像的最優(yōu)值，計(jì)算下一層圖像層的運(yùn)動(dòng)模糊核、離焦模糊核以及清晰圖像的最優(yōu)值，直到計(jì)算出所述圖像金字塔底層的清晰圖像。

優(yōu)選地，所述計(jì)算圖像金字塔中當(dāng)前層的運(yùn)動(dòng)模糊核、離焦模糊核以及清晰圖像的最優(yōu)值，包括：

建立雙動(dòng)態(tài)模糊圖像與清晰圖像的映射關(guān)系，y＝k₁*k₂*x+ε，其中，k₁表示運(yùn)動(dòng)模糊核、k₂表示離焦模糊核、x表示清晰圖像、y表示模糊圖像以及ε表示噪聲；

將雙動(dòng)態(tài)模糊圖像與清晰圖像的映射關(guān)系，轉(zhuǎn)化為對(duì)k₁、k₂以及x的最優(yōu)化問(wèn)題，最優(yōu)化公式為：其中，β₁、β₂和λ是權(quán)值，表示L2范數(shù)的平方，其中，σ是權(quán)值，||·||₀表示L0范數(shù)，是梯度算子；

將拆分為兩個(gè)子公式，和

根據(jù)上一層計(jì)算的k₁和k₂，通過(guò)公式計(jì)算當(dāng)前圖像層的x的最優(yōu)值；

根據(jù)當(dāng)前圖像層的x的最優(yōu)值，通過(guò)梯度下降方法，計(jì)算公式：的解，得到當(dāng)前圖像層的k₁和k₂的最優(yōu)值。

優(yōu)選地，所述根據(jù)當(dāng)前圖像層的x的最優(yōu)值，通過(guò)梯度下降方法，計(jì)算公式：的解，得到當(dāng)前圖像層的k₁和k₂的最優(yōu)值，包括：

將公式拆分為和

在梯度空間內(nèi)對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊核k₁進(jìn)行估計(jì)，將公式轉(zhuǎn)化為

根據(jù)當(dāng)前圖像層的x的最優(yōu)值以及當(dāng)前k₂的最優(yōu)值，計(jì)算公式的解，得到當(dāng)前圖像層的k₁的最優(yōu)值；

根據(jù)當(dāng)前圖像層的x的最優(yōu)值以及當(dāng)前k₁的最優(yōu)值，計(jì)算公式的解，得到當(dāng)前圖像層的k₂的最優(yōu)值。

本發(fā)明的實(shí)施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：

本發(fā)明實(shí)施例提供的方法中，針對(duì)模糊圖像的運(yùn)動(dòng)模糊核和離焦模糊核兩個(gè)模糊因素進(jìn)行去模糊處理。建立模糊圖像的圖像金字塔，從圖像金字塔的頂層開(kāi)始依次估計(jì)每一層圖像層的清晰圖像，在估計(jì)出當(dāng)前層的運(yùn)動(dòng)模糊核和離焦模糊核后，將運(yùn)動(dòng)模糊核和離焦模糊核迭代如下一層圖像層中，下一層圖像根據(jù)運(yùn)動(dòng)模糊核和離焦模糊核估計(jì)清晰圖像。在不斷優(yōu)化運(yùn)動(dòng)模糊核和離焦模糊核的前提下，估計(jì)圖像金字塔中下一層圖像的清晰圖像，以此增加清晰圖像估計(jì)優(yōu)化度，保證最終得到更加清晰的圖像。

應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本發(fā)明。

附圖說(shuō)明

此處的附圖被并入說(shuō)明書(shū)中并構(gòu)成本說(shuō)明書(shū)的一部分，示出了符合本發(fā)明的實(shí)施例，并與說(shuō)明書(shū)一起用于解釋本發(fā)明的原理。

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員而言，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種雙動(dòng)態(tài)模糊圖像復(fù)原方法流程示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種步驟S102流程示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的步驟S1025流程示意圖。

具體實(shí)施方式

這里將詳細(xì)地對(duì)示例性實(shí)施例進(jìn)行說(shuō)明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時(shí)，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實(shí)施例中所描述的實(shí)施方式并不代表與本發(fā)明相一致的所有實(shí)施方式。相反，它們僅是與如所附權(quán)利要求書(shū)中所詳述的、本發(fā)明的一些方面相一致的裝置和方法的例子。

雙動(dòng)態(tài)環(huán)境中，造成圖像模糊的原因是多方面的，其中兩個(gè)最重要的原因是，由運(yùn)動(dòng)引起的運(yùn)動(dòng)模糊核距離變化引起的離焦模糊，本發(fā)明實(shí)施例提供的方法通過(guò)建立雙動(dòng)態(tài)模糊圖像的運(yùn)動(dòng)模糊核和離焦模糊核模型，利用運(yùn)動(dòng)模糊核和離焦模糊核對(duì)清晰圖像進(jìn)行估計(jì)，最終求出最優(yōu)清晰圖像。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種雙動(dòng)態(tài)模糊圖像復(fù)原方法流程示意圖。

在步驟S101中，獲取雙動(dòng)態(tài)模糊圖像y，建立雙動(dòng)態(tài)模糊圖像的圖像金字塔，以及根據(jù)圖像金字塔建立雙動(dòng)態(tài)模糊圖像y的運(yùn)動(dòng)模糊核和離焦模糊核，其中，圖像金字塔中模糊圖像的分辨率由頂層向底層依次增大。

圖像金字塔被廣泛用于各種視覺(jué)應(yīng)用中。圖像金字塔是一個(gè)圖像集合{y₁,y₂,......,y_q}，集合中所有的圖像都源于同一個(gè)原始圖像，而且是通過(guò)對(duì)原始圖像進(jìn)行連續(xù)縮放，直到得到想要的金字塔級(jí)數(shù)。

從數(shù)學(xué)本質(zhì)角度上，圖像模糊的過(guò)程通常理解為原始的清晰圖像與點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(也稱(chēng)為模糊核)進(jìn)行卷積的過(guò)程，往往存在噪聲的影響。那么，圖像去模糊技術(shù)則是反卷積過(guò)程。在圖像去模糊過(guò)程中，若模糊核是已知的，那么圖像復(fù)原根據(jù)已知的模糊核和噪聲統(tǒng)計(jì)特性來(lái)求解一個(gè)真實(shí)圖像的估計(jì)值。但是，通常情況下，模糊核均是未知的，所以，在對(duì)清晰圖像進(jìn)行估計(jì)的同時(shí)，需要對(duì)模糊核進(jìn)行估計(jì)。

在步驟S201中，計(jì)算圖像金字塔中當(dāng)前層的運(yùn)動(dòng)模糊核、離焦模糊核以及清晰圖像的最優(yōu)值；

從圖像金字塔的頂層開(kāi)始，計(jì)算每一層圖像層的運(yùn)動(dòng)模糊核、離焦模糊核以及清晰圖像的最優(yōu)值。具體計(jì)算步驟，參見(jiàn)圖2，為本發(fā)明實(shí)施例提供的步驟S102流程示意圖。

在步驟S1021中，建立雙動(dòng)態(tài)模糊圖像與清晰圖像的映射關(guān)系，y＝k₁*k₂*x+ε，其中，k₁表示運(yùn)動(dòng)模糊核、k₂表示離焦模糊核、x表示清晰圖像、y表示模糊圖像以及ε表示噪聲。

已知清晰圖像x和模糊圖像y，模糊圖像和清晰圖像的映射關(guān)系可以表示為：y＝k₁*k₂*x+ε，其中k₁表示運(yùn)動(dòng)模糊核、k₂表示離焦模糊核、x表示清晰圖像、y表示模糊圖像以及ε表示噪聲，(*)表示卷積運(yùn)算。

在步驟S1022中，將雙動(dòng)態(tài)模糊圖像與清晰圖像的映射關(guān)系，轉(zhuǎn)化為對(duì)k₁、k₂以及x的最優(yōu)化問(wèn)題，最優(yōu)化公式為：其中，β₁、β₂和λ是權(quán)值，表示L2范數(shù)的平方，其中，σ是權(quán)值，||·||₀表示L0范數(shù)，是梯度算子。

上述步驟中，清晰圖像與模糊圖像的映射關(guān)系中，y是已知的，k₁、k₂和x是未知的，因此，通過(guò)映射關(guān)系式無(wú)法計(jì)算出清晰圖像，所以，需要將映射關(guān)系式轉(zhuǎn)化為在迭代過(guò)程中對(duì)k₁、k₂和x的優(yōu)化問(wèn)題。

最優(yōu)化公式為：其中，β₁、β₂和λ是權(quán)值，表示L2范數(shù)的平方，其中，σ是權(quán)值，||·||₀表示L0范數(shù)，是梯度算子。

在步驟S1023中，將拆分為兩個(gè)子公式，和

進(jìn)一步的，為了對(duì)公式求解，將其拆分為2個(gè)公式：

和

其中，公式中，在已知k₁、k₂時(shí)，可求解x的優(yōu)化值，公式中，在已知x時(shí)，可求解k₁、k₂的優(yōu)化值。

在步驟S1024中，根據(jù)上一層計(jì)算的k₁和k₂，通過(guò)公式計(jì)算當(dāng)前圖像層的x的最優(yōu)值。

當(dāng)前圖像層在估計(jì)x的最優(yōu)值時(shí)，將上一層計(jì)算的k₁和k₂值按照?qǐng)D像金字塔縮放比列放大后迭代入當(dāng)前圖像層的優(yōu)化公式計(jì)算出當(dāng)前圖像層清晰圖像x的最優(yōu)估計(jì)值。

關(guān)于清晰圖像x的最優(yōu)化估計(jì)方法，參見(jiàn)下述步驟：

首先，初始化參數(shù)，并令x＝y(tǒng)；

1.令并令μ＝2λ

2.令

3.計(jì)算

4.令μ＝2μ，重復(fù)2，4直至μ＞μ_max

5.令β＝2β，重復(fù)1至5，直至β＞β_max

其中，F(xiàn)(·)是快速傅里葉變換，F(xiàn)^-1(·)是快速傅里葉反變換，是對(duì)傅里葉變換結(jié)果的共軛運(yùn)算，并且

在圖像金字塔每一層圖像中依次迭代，直到圖像金字塔的最底層的圖像層中，得出清晰圖像的最優(yōu)值。

在步驟S1025中，根據(jù)當(dāng)前圖像層的x的最優(yōu)值，通過(guò)梯度下降方法，計(jì)算公式：的解，得到當(dāng)前圖像層的k₁和k₂的最優(yōu)值。

將上一步驟中計(jì)算出的x的最優(yōu)值，代入公式中，計(jì)算出運(yùn)動(dòng)模糊核k₁和離焦模糊核k₂，并將計(jì)算出的運(yùn)動(dòng)模糊核k₁和離焦模糊核k₂迭代入下一層圖像層中求解清晰圖像x。

參見(jiàn)圖3，為本發(fā)明實(shí)施例提供的步驟S1025流程示意圖，在步驟S10251中，將公式拆分為和

由于在公式中，當(dāng)已知清晰圖像x時(shí)，存在運(yùn)動(dòng)模糊核k₁和離焦模糊核k₂兩個(gè)未知數(shù)，因此，將進(jìn)行拆分，拆分為和其中，用于求解運(yùn)動(dòng)模糊核k₁，用于求解離焦模糊核k₂。

在步驟S10252中，在梯度空間內(nèi)對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊核k₁進(jìn)行估計(jì)，將公式轉(zhuǎn)化為

由于k₁是運(yùn)動(dòng)模糊核，因此可以在梯度空間內(nèi)對(duì)模糊核進(jìn)行估計(jì)，因此，公式可以改寫(xiě)為

梯度下降方法用來(lái)求解步驟S10252中的兩個(gè)公式，這里以為例求解k₁。

在處理前，對(duì)和分別通過(guò)軟閾值函數(shù)進(jìn)行處理，增加和的稀疏程度；軟閾值函數(shù)如下；

令則函數(shù)J(k₁)的導(dǎo)數(shù)為為了尋找最優(yōu)的k₁，需要選取一個(gè)起始值令直到或者終止迭代，得到的就是k₁的最優(yōu)值。其中，ρ是步長(zhǎng)，為常數(shù)或者通過(guò)進(jìn)行計(jì)算，η和ε為終止條件，為約等于0的正數(shù)常量。

在步驟S10253中，根據(jù)當(dāng)前圖像層的x的最優(yōu)值以及當(dāng)前k₂的最優(yōu)值，計(jì)算公式的解，得到當(dāng)前圖像層的k₁的最優(yōu)值。

根據(jù)上一層計(jì)算的k₁和k₂，通過(guò)公式計(jì)算當(dāng)前圖像層的x的最優(yōu)值后，將x的最優(yōu)值以及當(dāng)前k₂的最優(yōu)值代入公式內(nèi)，可計(jì)算出當(dāng)前圖像層的k₁的最優(yōu)值。

在步驟S10254中，根據(jù)當(dāng)前圖像層的x的最優(yōu)值以及當(dāng)前k₁的最優(yōu)值，計(jì)算公式的解，得到當(dāng)前圖像層的k₂的最優(yōu)值。

對(duì)k₂進(jìn)行估計(jì)時(shí)，首先通過(guò)高斯差分函數(shù)對(duì)x和y進(jìn)行處理，即可以改寫(xiě)為其中，DoG(·)是高斯差分函數(shù)。在對(duì)k₂進(jìn)行估計(jì)之前，同樣需要通過(guò)軟閾值函數(shù)對(duì)DoG(x)和DoG(y)進(jìn)行處理，增加DoG(x)和DoG(y)的稀疏程度。

在對(duì)k₂進(jìn)行估計(jì)時(shí)，通過(guò)高斯差分函數(shù)，保留特定的頻率信息，主要是邊緣和角點(diǎn)，然后進(jìn)行模糊核估計(jì)。

根據(jù)上一層計(jì)算的k₁和k₂，通過(guò)公式計(jì)算當(dāng)前圖像層的x的最優(yōu)值后，將x的最優(yōu)值以及當(dāng)前k₁的最優(yōu)值代入公式得出當(dāng)前圖像層的離焦模糊核k₂的最優(yōu)值。

由上述描述可知，本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)運(yùn)動(dòng)模糊核和離焦模糊核兩個(gè)模糊因素對(duì)圖像進(jìn)行處理，在去模糊過(guò)程中，建立模糊圖像的圖像金字塔，從圖像金字塔的頂層開(kāi)始估計(jì)清晰圖像，將當(dāng)前圖像層計(jì)算的運(yùn)動(dòng)模糊核和離焦模糊核作為估計(jì)下一層清晰圖像的已知條件，進(jìn)而不斷優(yōu)化清晰圖像，直到圖像金字塔的最后一層得到最有清晰圖像。

本領(lǐng)域技術(shù)人員在考慮說(shuō)明書(shū)及實(shí)踐這里發(fā)明的公開(kāi)后，將容易想到本發(fā)明的其它實(shí)施方案。本申請(qǐng)旨在涵蓋本發(fā)明的任何變型、用途或者適應(yīng)性變化，這些變型、用途或者適應(yīng)性變化遵循本發(fā)明的一般性原理并包括本發(fā)明未公開(kāi)的本技術(shù)領(lǐng)域中的公知常識(shí)或慣用技術(shù)手段。說(shuō)明書(shū)和實(shí)施例僅被視為示例性的，本發(fā)明的真正范圍和精神由下面的權(quán)利要求指出。

應(yīng)當(dāng)理解的是，本發(fā)明并不局限于上面已經(jīng)描述并在附圖中示出的精確結(jié)構(gòu)，并且可以在不脫離其范圍進(jìn)行各種修改和改變。本發(fā)明的范圍僅由所附的權(quán)利要求來(lái)限制。