專利名稱：一種圖像處理中的去模糊方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像中的信號(hào)處理技術(shù)，特別是圖像處理中的去模糊方法。
背景技術(shù)：
在圖像的獲取過程中，經(jīng)常由于光學(xué)系統(tǒng)或運(yùn)動(dòng)造成圖像的模糊，同時(shí)圖像中也會(huì)產(chǎn)生源自電路和光度學(xué)因素的噪聲。這個(gè)退化過程可以被模型化為一個(gè)退化函數(shù)和一個(gè)加性噪聲項(xiàng)。對(duì)于一幅原始圖像f(x，y)，由于退化生成觀測(cè)圖像g(x，y)，公式為g(x，y)＝h(x，y)f(x，y)+n(x，y)(1)其中h(x，y)是點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，它顯示一個(gè)點(diǎn)源函數(shù)對(duì)其它點(diǎn)的影響，n(x，y)是噪聲項(xiàng)，表示卷積運(yùn)算。
圖像去模糊的目的是在已知點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)和觀測(cè)圖像以及關(guān)于噪聲的一些性質(zhì)的條件下盡可能的恢復(fù)原來的圖像。去模糊是圖像處理中非常經(jīng)典而又困難的問題，涌現(xiàn)了各種各樣的算法，如，逆濾波，迭代逆濾波，維納濾波，帶約束的最小二乘，Lucy-Richardson迭代去卷積，激波濾波器等。在這里我們只回顧一下與我們的算法相關(guān)的迭代逆濾波與激波濾波器。
迭代逆濾波用f(x，y)表示對(duì)原始圖像f(x，y)的最佳估計(jì)，忽略噪聲的影響，對(duì)所有的參數(shù)β，應(yīng)該有下式成立，f^(x,y)=f^(x,y)+β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^(x,y))---(2)]]>應(yīng)用依次代換法，可以得到如下迭代公式，f^0(x,y)=g(x,y)]]>f^k+1(x,y)=f^k(x,y)+β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^k(x,y))---(3)]]>如果直接逆濾波有解，并且參數(shù)β的值不是很大，式(3)會(huì)收斂到直接逆濾波的解。我們知道，直接逆濾波的噪聲放大作用非常明顯。如果我們?cè)诘鏋V波的計(jì)算中進(jìn)行有限次迭代就停止，可以減小噪聲的放大作用，而又使得去模糊后的圖像與原始圖像比較接近。
迭代逆濾波從本質(zhì)上講是一種規(guī)則化方法，因此它存在規(guī)則化方法所共有的局限，如會(huì)出現(xiàn)震鈴現(xiàn)象。有許多方法被用來改進(jìn)迭代逆濾波運(yùn)算，比較典型的有把關(guān)于原始圖像的一些先驗(yàn)信息加進(jìn)去。這些信息包括原始圖像的空間結(jié)構(gòu)，如假設(shè)圖像是非負(fù)的、有限支持的等等。然而這些約束通常是二次型的，它們不能完全的去掉震鈴現(xiàn)象，計(jì)算的復(fù)雜度也限制了他們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中的使用。
激波濾波器激波濾波器是一種基于非線性時(shí)間相關(guān)的偏微分方程演化的方法。考慮一個(gè)圖像函數(shù)f:R2→R,]]>一系列經(jīng)過激波濾波器處理后的圖像{u(x，y，t)|t≥0}可以由下面偏微分方程演化產(chǎn)生，ut＝-sign(Δu)|u|(4)初始值u(x，y，0)＝f(x，y)(5)
其中，下標(biāo)表示對(duì)其求偏微分，u＝(ux，uy)T是圖像u的空間梯度。
在應(yīng)用激波濾波器的時(shí)候，對(duì)式(4)采用一種離散化的方法，使得在圖像的演變過程中，可以保持圖像中極值的大小和位置不變。方法中，ux和uy用下式來逼近，ux=m(Δ+x,Δ-x)]]>uy=m(Δ+y,Δ-y)---(6)]]>其中，Δ±xu=±(u(x±1,y),u(x,y))]]>Δ±xu=±(u(x,y±1),u(x,y))---(7)]]>m(x，y)是最小模函數(shù)，由下式定義，m(x,y)=sign(x)min(|x|,|y|)ifxy≥00ifxy<0---(8)]]>激波濾波器能使圖像中的極點(diǎn)保持不變，使模糊的邊緣變銳利，使邊緣之間的區(qū)域光滑，且不會(huì)產(chǎn)生震鈴現(xiàn)象。但激波濾波器沒有考慮到圖像的退化模型，對(duì)一幅根本沒有模糊的圖像，激波濾波器也會(huì)在緩慢變化的區(qū)域產(chǎn)生銳利的邊緣；而且激波濾波器只能處理階躍式的邊緣模糊，對(duì)圖像中的線形特征的模糊卻無能為力。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)上述現(xiàn)有方法中的不足，本發(fā)明的目的是提供一種圖像處理中的去模糊方法。它通過在迭代逆濾波算法中引入激波濾波器中使用的相應(yīng)約束，能抑制噪聲對(duì)恢復(fù)圖像效果的影響，消除震鈴現(xiàn)象，對(duì)階躍式的邊緣模糊和線形特征的模糊都能獲得比較好的圖像恢復(fù)質(zhì)量。
為了達(dá)到上述的發(fā)明目的，本發(fā)明的技術(shù)方案以如下方式實(shí)現(xiàn)
一種圖像處理中的去模糊方法，其主要步驟為①原始圖像f(x，y)在第t次迭代中得到的最佳估計(jì)值f^t(x,y)=f^t-1(x,y)+β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^t-1(x,y)),]]>設(shè)定圖像的更新因子β，設(shè)定總迭代次數(shù)iter，其中g(shù)(x，y)為退化后生成的觀測(cè)圖像，h(x，y)是點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，表示卷積運(yùn)算；②對(duì)原始圖像的最初估計(jì)f^0(x,y)=g(x,y);]]>③令迭代次數(shù)t＝1；④對(duì)每一個(gè)點(diǎn)計(jì)算它與沿x方向相鄰的上一點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)之間的差異Itmx=f^t(x,y)-f^t(x-1,y),]]>其中 為該點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)， 為與該點(diǎn)沿x方向相鄰的上一點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)；對(duì)每一個(gè)點(diǎn)計(jì)算它與沿x方向相鄰的下一點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)之間的差異Itpx=f^t(x+1,y)-f^t(x,y),]]>其中 為與該點(diǎn)沿x方向相鄰的下一點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)；⑤對(duì)每一個(gè)點(diǎn)用迭代逆濾波計(jì)算兩次迭代之間的差值Itiff=β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^t-1(x.y));]]>⑥兩次迭代之間的變化取值It=sign(Itiff)min(|Itmx|,|Itpx|,|Itiff|);]]>⑦得到第t次迭代對(duì)ft(x，y)的估計(jì)f^t(x,y)=f^t-1(x,y)+It;]]>⑧令t←t+1，比較t和iter，如果t＞iter，中止迭代，否則回到第④步繼續(xù)迭代計(jì)算。
在上述的去模糊方法中，所述總迭代次數(shù)iter的取值原則是，圖像模糊的越厲害迭代次數(shù)越多，噪聲越大，迭代次數(shù)越少，β值越小，迭代次數(shù)越多。
本發(fā)明由于采用了上述的方法步驟，通過在迭代逆濾波算法中引入激波濾波器中使用的相應(yīng)約束，使其能同時(shí)保留這兩種算法的優(yōu)點(diǎn)而沒有其缺陷。通過強(qiáng)迫圖像在相鄰兩次迭代之間的變化值不能超過該點(diǎn)與相鄰點(diǎn)的差異的最小值，就能有效消除震鈴現(xiàn)象。在迭代逆濾波算法中，通過完成有限次迭代就停止的操作能抑制噪聲的放大作用，而且對(duì)階躍式的邊緣模糊和線形特征的模糊都能獲得比較好的圖像恢復(fù)質(zhì)量。
下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說明。


圖1為本發(fā)明實(shí)施例系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為實(shí)施例中采集的觀測(cè)圖像；圖3為用迭代逆濾波法得到的去模糊圖像；圖4為用激波濾波器法得到的去模糊圖像；圖5為用本發(fā)明方法得到的去模糊圖像。
具體實(shí)施例方式
采用本發(fā)明方法對(duì)小型X射線掃描檢查系統(tǒng)采集的圖像進(jìn)行去模糊。該系統(tǒng)如圖1所示，它包括以下幾個(gè)部分X光機(jī)主要由控制器和X射線發(fā)生器組成，用于產(chǎn)生連續(xù)低能(幾十到幾百kV)X射線。
機(jī)械傳送裝置包括傳送帶、電機(jī)和系統(tǒng)骨架、箱體。
探測(cè)與數(shù)據(jù)采集分系統(tǒng)用探測(cè)器陣列和通訊模塊對(duì)X射線產(chǎn)生的高低能量進(jìn)行同步測(cè)量，并與運(yùn)行檢查分系統(tǒng)進(jìn)行高速數(shù)據(jù)傳遞。
運(yùn)行檢查分系統(tǒng)包括主機(jī)、(雙)高分辨率顯示器。執(zhí)行接受用戶指令，控制系統(tǒng)運(yùn)行和接受探測(cè)器數(shù)據(jù)，進(jìn)行多功能圖像處理功能。
電氣控制分系統(tǒng)執(zhí)行安全聯(lián)鎖、與控制臺(tái)交互信息、通道貨物指示和傳送帶電機(jī)控制的操作。
在小型X射線掃描檢查系統(tǒng)中，探測(cè)與數(shù)據(jù)采集分系統(tǒng)采集到被檢物的圖像后傳輸?shù)竭\(yùn)行檢查分系統(tǒng)，在這里進(jìn)行圖像的去模糊操作。假設(shè)系統(tǒng)采集到的觀測(cè)圖像為g(x，y)，如圖2所示。x為被檢物的移動(dòng)方向，f(x，y)為期望的去模糊圖像。通過探測(cè)器尺寸、數(shù)據(jù)采集的頻率和物體移動(dòng)的速度可以求出圖像的模糊程度。例如，一個(gè)探測(cè)器在物體運(yùn)動(dòng)方向上尺寸為2.7mm、采集頻率為150Hz、物體移動(dòng)的速度為0.2米/秒的系統(tǒng)得到的圖像大約有(2.7×150/200≈2)個(gè)象素的模糊，其點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)h(x，y)為，h(x,y)=0.25x=-1,y=00.5x=0,y=00.25x=1,y=00else]]>系統(tǒng)的噪聲可以通過統(tǒng)計(jì)一塊平整區(qū)域的方差獲得。
有了上面的參數(shù)，觀測(cè)圖像g(x，y)可以通過本發(fā)明的方法步驟進(jìn)行去模糊①原始圖像f(x，y)在第t次迭代中得到的最佳估計(jì)值f^t(x,y)=f^t-1(x,y)+β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^t-1(x,y)),]]>設(shè)定圖像的更新因子β為1，設(shè)定總迭代次數(shù)iter，總迭代次數(shù)iter的取值原則是，圖像模糊的越厲害迭代次數(shù)越多，噪聲越大，迭代次數(shù)越少，β值越小，迭代次數(shù)越多。
②對(duì)原始圖像的最初估計(jì)f^0(x,y)=g(x,y).]]>③令迭代次數(shù)t＝1。
④對(duì)每一個(gè)點(diǎn)計(jì)算它與沿x方向相鄰的上一點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)之間的差異Itmx=f^t(x,y)-f^t(x-1,y),]]>其中 為該點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)， 為與該點(diǎn)沿x方向相鄰的上一點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)；對(duì)每一個(gè)點(diǎn)計(jì)算它與沿x方向相鄰的下一點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)之間的差異Itpx=f^t(x+1,y)-f^t(x,y),]]>其中 為與該點(diǎn)沿x方向相鄰的下一點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)。
⑤對(duì)每一個(gè)點(diǎn)用迭代逆濾波計(jì)算兩次迭代之間的差值Itiff=β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^t-1(x.y)).]]>⑥兩次迭代之間的變化取值It=sign(Itiff)min(|Itmx|,|Itpx|,|Itiff|).]]>⑦得到第t次迭代對(duì)ft(x，y)的估計(jì)f^t(x,y)=f^t-1(x,y)+It.]]>⑧令t←t+1，比較t和iter，如果t＞iter，中止迭代，否則回到第④步繼續(xù)迭代計(jì)算。
采用本發(fā)明方法得到的去模糊圖像如圖5所示，它消除了圖3中用迭代逆濾波法時(shí)產(chǎn)生的震鈴現(xiàn)象，并避免了圖4中用激波濾波器法造成的模糊邊緣變銳利的現(xiàn)象。
權(quán)利要求
1.一種圖像處理中的去模糊方法，其主要步驟為①原始圖像f(x，y)在第t次迭代中得到的最佳估計(jì)值f^t(x,y)=f^t-1(x,y)+β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^t-1(x,y)),]]>設(shè)定圖像的更新因子β，設(shè)定總迭代次數(shù)iter，其中g(shù)(x，y)為退化后生成的觀測(cè)圖像，h(x，y)是點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，表示卷積運(yùn)算；②對(duì)原始圖像的最初估計(jì)f^0(x,y)=g(x,y);]]>③令迭代次數(shù)t＝1；④對(duì)每一個(gè)點(diǎn)計(jì)算它與沿x方向相鄰的上一點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)之間的差異Itmx=f^t(x,y)-f^t(x-1,y),]]>其中 為該點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)， 為與該點(diǎn)沿x方向相鄰的上一點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)；對(duì)每一個(gè)點(diǎn)計(jì)算它與沿x方向相鄰的下一點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)之間的差異Itpx=f^t(x+1,y)-f^t(x,y),]]>其中 為與該點(diǎn)沿x方向相鄰的下一點(diǎn)在第t次迭代中對(duì)原始圖像的估計(jì)；⑤對(duì)每一個(gè)點(diǎn)用迭代逆濾波計(jì)算兩次迭代之間的差值Ififf=β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^t-1(x,y));]]>⑥兩次迭代之間的變化取值It=sign(Itiff)min(|Itmx|,|Itpx|,|Ififf|);]]>⑦得到第t次迭代對(duì)ft(x，y)的估計(jì)f^t(x,y)=f^t-1(x,y)+It;]]>⑧令t←t+1，比較t和iter，如果t＞iter，中止迭代，否則回到第④步繼續(xù)迭代計(jì)算。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理中的去模糊方法，其特征在于，所述總迭代次數(shù)iter的取值原則是，圖像模糊的越厲害迭代次數(shù)越多，噪聲越大，迭代次數(shù)越少，β值越小，迭代次數(shù)越多。
全文摘要
一種圖像處理中的去模糊方法，涉及圖像中的信號(hào)處理技術(shù)。該方法的主要步驟為①原始圖像f(x，y)在第t次迭代中得到的最佳估計(jì)值
文檔編號(hào)G06T5/00GK1904941SQ20051008349
公開日2007年1月31日 申請(qǐng)日期2005年7月29日 優(yōu)先權(quán)日2005年7月29日
發(fā)明者陳志強(qiáng), 于國(guó)強(qiáng), 張麗, 李元景, 劉以農(nóng) 申請(qǐng)人:清華大學(xué), 清華同方威視技術(shù)股份有限公司