一种改进的图像盲复原算法

作 者 简 介 ： 定 允 （ ９ ９ ， ， 南项 城 人 ， 教 授 ， 士 ， 吴 １ ５ 一） 男 河 副 硕 主要 从 事 信 号 处理 和 检 测 技 术 的教 学 和研 究 工作 ．
第２ ８卷 第 ２期
吴 定允 ， ： 等 一种改 进 的图像 盲复 原算 法
值．
图像盲 复原 ， 是利用 原始 的模 糊 图像 来 同时预 估计 Ｐ Ｆ和清 晰 图像 的一 种 图像 恢 复 方 法． 关 Ｓ 其 键是 建立 图像 的退 化模 型 ， 图像 的盲复 原框 图如 图
１所 示 ．
田●膏量曩Ｉ墨 Ｉ
在 实际 的应用 中 ， 常要在 不知道 点 扩展 函数 的情 通 况 下 ， 退化 图像 估计 出原 始 图像 ， 从 这种 退 化 模 型 的估计 问题 常 常被 称 为 图像 盲 复 原 （ ｌ ｄＩ ｇ Ｂｉ ｍａ ｅ ｎ Ｒ ｓ ｒｔ ｎ Ｂ Ｒ） 由于可 以利 用 的 经验 知 识 比较 ｅｔ ａｉ ， Ｉ ． ｏ ｏ 少， 图像 盲恢 复是 困难 的 ， 它 有 着 较 强 的应 用 背 但 景口 ， ］ 因此 ， 图像 盲 恢 复 的研 究 引起 越 来 越 多 学 者
盲 反 卷积 算 法 通 常去 模 糊 效 果 好 而去 噪 效 果 不 理 想 等 情 况 ， 研 究提 出两 点 改 进 ： 先 ， 代 盲 解 卷 积 算 法 恢 本 首 迭
复 图像之 前 对模 糊 带噪 的退 化 图像 进 行 改进 的 中值 滤 波 去 噪 ； 次 ， 恢 复 出 来 的 图像 ， 过 找 到 内部 灰 度 变 其 对 通
存 在 的问题是所 求 的逆不 是唯一 的或 是病 态 的． 而
去噪 ； 次 ， 恢复 出来 的图像 ， 过找 到 内部灰 度 其 对 通
变 化大 的部分 和边界 并把 其像 素设 置 为 ０ 进 行 去 ，
除“ 铃” 振 效应 ．
１ 图像 盲 复原 方 法
１ １ 图像退 化 、 ． 盲复原模 型
果好但 是会 引入模 糊 的现 象 ， 文将 迭代盲 反卷 积 本 和 中值 滤波各 自的特点结 合起来 ， 出 了一 种新 的 提 复合 复原方法 ： 先 ， 代盲 解 卷 积算 法 恢 复 图像 首 迭
之前 ， 模糊 带噪 的退化 图像进 行改 进 的中值滤 波 对
收 稿 日期 ：０ ０—１ ２１ １—１ ； 回 日期 ： ０ ０—１ ０修 ２１ １—２ １
针 对迭代 盲解 卷积去 模糊效 果好 ， 但不 能很 好 地去 噪 导致 图像恢 复质量 差 ， 中值 滤波 去 噪效 而
像盲 复原算 法估测 出原始 图像 的估 计 （ ） 它 ｚ， ， 要尽 可能趋 近 于原始 的清晰 图像 ． 中图像退化 模 其
型 的数学表 达式 为
ｇ（ ） ｘ， 一，（ ｊ （ ｊ） （ ） ｚ，， ）＊ ，， ＋ｎ ｘ， ．
化 大 的 部 分和 边 界 并把 其 像 素 设 置 为 ０ 进 行 去 除 “ 铃 ” 应 ． 进 后 的 算 法 简 单 ， 仅 复 原 了 图像 的 细 节 ， ， 振 效 改 不 而 且很 好 地去 除 了噪 声． 实验 结 果 表 明 ， 进 算 法 取 得 了 比较 好 的 复原 效果 ． 改
第２ ８卷 第 ２期
Ｖｏ． ８Ｎｏ ２ １２ 。
周 口师 范学 院学报
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｈ ｕ ｏ ｏ ｍａ ｎｖ ｒｉｙ ｏ ｒ ａ ｆＺ ｏ ｋ ｕＮ ｒ ｌ Ｕ ｉｅ ｓｔ
２ １ 年 ３月 ０１
Ｍ ａ． ０ １ ｒ ２ １
一
种改 进 的图像 盲 复 原 算 法
吴 定 允 张 利 红 梁 英 波 ， ，
（ ． 口师 范学 院 物理 与 电子工程 系，河 南 周 口 ４ ６ ０ ； １周 ６ ０ １
２ 武 汉理 工大 学 自动化 学院 ，湖北 武 汉 ４ ０ ７ ） ． ３ ０ ０
摘 要 ： 对 迭代 盲反 卷积 算 法恢 复 图像 在 内部 灰 度 对 比鲜 明 的地 方 、 针 图像 边界 都 出现 的 “ 铃 ” 应 和 迭 代 振 效
的兴趣 ， 正成 为 当前 研究 的热点 ］ ．
图 １ 图像 退 化 、 复 原 模 型 盲
其原理 为 ： 始清 晰 图像 ｆ（ ， 经 过 图像 降 原 ｘ ）
质 模 型 的点 扩 展 函 数 ｈ（ ） 一 般 为 线 性 时 不 ， （ 变） 同时和加性噪声 ｎｘ 相加 得到退化 图像 ｇ ｘ ， （ ，） （， ）再 利用原 始模糊 图像 和部 分 Ｐ Ｆ信息复 ； 代 盲 反 卷 积 ； 扩展 函数 迭 点 中 图 分 类 号 ： Ｎ９ １ ＴＰ ０ Ｔ １； ３１ 文献标志码 ： Ａ 文章 编 号 ： ６ １ ４ ６ ２ １ ） ２ ０ ５ — ３ １ ７ —９ ７ （ ０ １ ０ — ０ ２ ０
图像 复 原 （ｍａ ｅＲｅｔｒｔ ｎ 是 图像 处 理 学 Ｉ ｇ ｓｏａｉ ） ｏ 中的重要领 域 ， 目的就是要 尽可 能恢 复退化 图像 其 的本 来面 目． 化可能 是 目标 或者 拍摄装 置 的移动 退 造成 的运 动模糊 ， 时间 曝光 引起 的模 糊 ， 焦 、 长 散 大 气运 动 以及 图像 在 成像 、 字化 、 集 和 处 理 过程 数 采 引入 的 噪声 等原 因造 成的． 统 图像 复原是 以 图像 传 退 化 的先 验知识 为 基 础 ， 定 系统 的脉 冲 响应 （ 假 即 点扩 展 函数 Ｐ Ｆ Ｐ ｉｔ ｐ ｅｄＦ ｎ ｔ ｎ 已知 ， Ｓ ， ｏｎ ｒａ ｕ ｃｉ ） Ｓ ｏ 其 基 本运算 就 是 解 卷 积 或 求 逆 得 到 复 原 的 图像 ， 如 Ｗｉｎ ｒ ｎ ｅ 滤波 、 滤 波 、 小 二 乘滤 波 等 ， 类 方法 逆 最 该