[发明专利]一种基于合成的内窥镜视频去模糊方法

权利要求书

1.一种基于合成的内窥镜视频去模糊方法，对视频帧数中的模糊帧去模糊处理，其特征在于：利用基于网格的对齐算法，通过网格将视频帧数中的清晰帧划分为若干个矩形块，在多个矩形块顶点的共同约束下，通过计算多个矩形块所对应的多个单应矩阵实现模糊帧与清晰帧的对齐，再通过DPM算法重新合成模糊帧而使模糊帧变清晰；

具体包括以下几个步骤：

步骤S1：输入内窥镜视频t（x，y），假定第N帧为模糊帧，选定待处理的模糊帧f（x，y），在第N-10至N+10帧中，选取与模糊帧f（x，y）邻近且图像质量最好的一帧作为清晰帧g（x，y）；

步骤S2：初始化参数；

步骤S3：利用基于网格的对齐算法将清晰帧g（x，y）对齐到模糊帧f（x，y）；

所述的步骤S3包括以下几个步骤：

步骤S31：逐块遍历清晰帧g（x，y）并估计模糊帧f（x，y）指向清晰帧g（x，y）的运动向量；

步骤S32：在清晰帧g（x，y）上划分网格，将图片划分为A*A个网格单元；

步骤S33：依次将步骤S31中估计所得运动向量传播至清晰帧g（x，y）内的网格顶点；

步骤S34：依次遍历所有网格顶点，判断每个顶点是否拥有大于1个运动向量，若是，使用中值滤波器，确定唯一运动向量；反之，继续遍历下一顶点；

步骤S35：至此，所有顶点都只有唯一运动向量，每个单元格的四个顶点的运动向量可计算得到一个单应矩阵，用反向插值的算法，逐单元格计算获得新的图像内容，最终，得到一张与模糊帧f（x，y）对齐的清晰图，记为目标图G（x，y）；

步骤S4：使用DPM算法重新合成模糊帧f（x，y）的内容，使之成为一张完整且清晰的图像；

所述的步骤S4包括以下几个步骤：

步骤S41：定义模糊帧f（x，y）大小是a*b，定义两个a*b的三通道图像矩阵B和C并将其初始化为0，B矩阵用于记录每个像素点被处理多次后的累加像素值，C矩阵用于记录每个像素点被处理的次数；

步骤S42：利用DPM算法对模糊帧f（x，y）进行块匹配，设用于块匹配的滑动窗口Q大小为m*m，将窗口Q的左上顶点与模糊帧f（x，y）的图片左上顶点重合，窗口Q所框住的内容视为一个块patch，patch的搜索范围R是以当前patch为中心并向外扩大15~20个像素的区域内；

步骤S43：在目标图G（x，y）的区域内，搜索与窗口Q最相似的块patch，并将所得到patch的像素值叠加到矩阵B相应位置中，同时，将矩阵C中的相应位置的每一个值均+1；

步骤S44：以patch为单位遍历整张图片，patch移动步长依据patch大小而定；

步骤S45：完成模糊帧中所有patch的遍历，将得到矩阵B中每一坐标点的值与矩阵C中相应坐标点的值相除，得到的值就是去模糊图像的对应像素值；

步骤S5：输出去模糊后的图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于合成的内窥镜视频去模糊方法，其特征在于：所述的步骤S31中，估计运动向量时，判断该区域内图像是否属于纹理结构丰富型，若是，选用Surf图像特征点来估计运动向量，反之，使用光流点估计运动向量；所述的步骤S33中，基于Surf特征点估计得来的运动向量传播给该特征点所在网格的四个顶点，基于光流估计得来的运动向量传播给以R为半径的圆所覆盖的顶点，所述的传播指的是使被传播点与传播点拥有相同的运动向量。

3.根据权利要求1所述的一种基于合成的内窥镜视频去模糊方法，其特征在于：所述的步骤S44中，相邻patch的像素点最大重叠次数为2或3。