[发明专利]一种泊松噪声下的模糊图像恢复方法

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取初始图像信号，并确定用于描述所述初始图像信号的图像信号模型，所述初始图像信号为包括泊松噪声的图像信号，所述图像信号模型是根据模糊核和不包括所述泊松噪声的清晰图像信号建立的；

确定所述图像信号模型对应的第一优化函数，并按照交替方向乘子算法，对所述第一优化函数进行循环求解，直至满足所述循环求解的停止条件；

将满足所述停止条件的清晰图像信号的估计值作为目标估计值，并基于所述目标估计值确定所述初始图像信号对应的恢复图像信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述图像信号模型对应的第一优化函数之后，所述方法还包括：

基于小波变换的特性，确定所述模糊核的小波系数以及所述清晰图像信号的小波系数，其中，所述小波系数包括小波分解系数和小波重构系数；

根据所述模糊核的小波系数以及所述清晰图像信号的小波系数，确定辅助参量，并基于所述辅助参量将所述第一优化函数转换为第二优化函数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照交替方向乘子算法，对所述第一优化函数进行循环求解，直至满足所述循环求解的停止条件，包括：

获取所述第二优化函数对应的第一子函数和第二子函数，所述第一子函数是根据所述模糊核确定的，所述第二子函数是根据所述清晰图像信号确定的；

按照交替方向乘子算法，对所述第一子函数和所述第二子函数进行循环求解，直至满足所述循环求解的停止条件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二优化函数对应的第一子函数和第二子函数，包括：

确定所述第二优化函数的增广拉格朗日表达式；

采用对偶上升法对所述第二优化函数的增广拉格朗日表达式进行分解，得到所述第二优化函数对应的第一子函数和第二子函数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照交替方向乘子算法，对所述第一子函数和所述第二子函数进行循环求解，直至满足所述循环求解的停止条件，包括：

确定预设的初始化模糊核，并基于所述初始化模糊核对所述第二子函数进行求解，得到所述清晰图像信号的第一估计值；

根据所述清晰图像信号的第一估计值和所述第一子函数，确定所述模糊核对应的第一估计值；

重复上述步骤，直至确定满足循环求解的停止条件，并将满足所述循环求解停止条件时的估计值作为所述模糊核对应的估计值，以及所述清晰图像信号对应的估计值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述图像信号模型对应的第一优化函数之后，所述方法还包括：

获取所述第一优化函数中的稀疏约束项，所述稀疏约束项用于确定优化函数中稀疏项的数量；

确定所述稀疏约束项的表达式，并将由0范数表达的稀疏约束项转换为由1范数表达的稀疏约束项，以便于确定所述第一优化函数对应第二优化函数的子函数。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述满足循环求解的停止条件包括：循环求解次数满足预设次数阈值；或者，循环求解得到的所述模糊核的估计值和/或所述清晰图像信号对应的估计值的精度满足预设的精度阈值。

8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取初始图像信号，并确定用于描述所述初始图像信号的图像信号模型，所述初始图像信号为包括泊松噪声的图像信号，所述图像信号模型是根据模糊核和不包括所述泊松噪声的清晰图像信号建立的；

确定单元，用于确定所述图像信号模型对应的第一优化函数；

求解单元，用于按照交替方向乘子算法，对所述第一优化函数进行循环求解，直至满足所述循环求解的停止条件；

所述确定单元，还用于将满足所述停止条件的清晰图像信号的估计值作为目标估计值，并基于所述目标估计值确定所述初始图像信号对应的恢复图像信号。