[发明专利]结合权重边缘分析与帧内迭代的图像条纹校正方法

权利要求书

1.一种结合权重边缘分析与帧内迭代的图像条纹校正方法，其特征在于，包括：

建立图像迭代校正模型；

对图像进行权重边缘分析，获得权重边缘因子矩阵；

将权重边缘因子矩阵引入到图像迭代校正模型，对单幅图像进行迭代优化；

对于任意位置(x,y)处的权重边缘因子矩阵M(x,y)，且γ值用来确定M数值的范围，估计噪声的局部方差其中是观测图g的局部方差,是观测图g的平滑结果的局部方差，max_n(A)代表A中的第n个最大值，s是一个N×N的平滑算子，

2.如权利要求1所述的结合权重边缘分析与帧内迭代的图像条纹校正方法，其特征在于，利用惩罚函数法建立所述图像迭代校正模型。

3.如权利要求2所述的结合权重边缘分析与帧内迭代的图像条纹校正方法，其特征在于，所述图像迭代校正模型的设计惩罚函数为：J＝||f-g||²+α||D_xf||²，其中f为清晰图，g为退化的观测图，Dx为水平差分算子的循环矩阵形式，f＝Gg+O，G为增益系数，O为偏置系数，α是一个常数，称为规整化或者正则化系数。

4.如权利要求3所述的结合权重边缘分析与帧内迭代的图像条纹校正方法，其特征在于，G与O的优化迭代方程式子如下：

且f_i+1＝G_i+1g_i+1+O_i+1，i为迭代次数，λ为平衡迭代前后两个系数的权重系数。

5.如权利要求1所述的结合权重边缘分析与帧内迭代的图像条纹校正方法，其特征在于，采用Δσ²(x,y)中若干个最大值的平均值作为Δσ²(x,y)的单独最大值。

6.如权利要求1所述的结合权重边缘分析与帧内迭代的图像条纹校正方法，其特征在于，对单幅图像进行迭代优化的具体公式为：

其中矩阵Mt_i+1为利用g_i+1获得M_i+1后，将矩阵M_i+1中大于阈值T的区域都设置为1，其余为0，所形成的一个二值化的矩阵，f_i+1为第i+1次迭代后的清晰图，为在没有引入权重边缘因子矩阵时第i+1次迭代后的清晰图的基础上引入权重边缘因子矩阵得到的改进后的第i+1次的清晰图，g_i+1为第i+1次迭代前未校正的退化观测图，M_i+1为由第i+1次迭代前未校正的退化清晰图得到的权重边缘因子矩阵。