[发明专利]一种基于超拉普拉斯先验的图像盲去模糊方法

摘要

本发明公开了一种基于超拉普拉斯先验的图像盲去模糊方法，包括以下步骤：读入模糊图像；然后对其构建图像金字塔；将第一层金字塔图像作为初始的中间图像；由中间图像求解显著性边缘，再通过显著性边缘计算模糊核，接着由模糊核求解中间图像；判断该层模糊核与中间图像是否满足迭代更新的停止条件，若不满足则继续迭代更新，否则进入金字塔的下一层，并将上一层最后求得的中间图像作为下一层的初始中间图像；将金字塔最底层模糊核作为该模糊图像对应的最优模糊核，结合本发明估计的最优模糊核，基于非盲去模糊方法即可实现图像的复原。本发明通过提高中间图像的估计效果，来增加模糊核估计的准确度，最终提高图像复原的质量。

主权项

1.一种基于超拉普拉斯先验的图像盲去模糊方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤一、读入单幅模糊图像B，判断B是否为灰度图像，若不是灰度图像则对B进行灰度化处理；步骤二、对B构建图像金字塔n为图像金字塔的总层数，i为图像金字塔的当前所在层，且i初始为1；将作为第一层初始的中间图像I₁；步骤三、由中间图像I_i求得显著性图像边缘步骤四、由显著性图像边缘更新模糊核k，通过进行求最优解k，表示第i层金字塔图像的梯度，γ为权值；步骤五、由模糊核k更新中间图像I_i，通过进行求最优解I_i，表示第i层中间图像的梯度，p表示超拉普拉斯分布函数的参数，λ为权值；步骤六、判断第i层内模糊核与中间图像迭代更新的次数j是否达到预设最大迭代次数m，若达到则执行步骤七，否则迭代次数j加1且返回步骤三，j的取值为1到m；步骤七、判断层数i是否达到金字塔第n层，若达到第n层，则执行步骤八，否则层数i加1并返回步骤三，且将第i+1层的中间图像Ii+1初始化为Ii；步骤八、将第n层求得的k作为模糊图像B对应的最优模糊核K，采用非盲去模糊算法复原出最终的图像。