[发明专利]图像模糊互补性表征方法

摘要

本发明公开了一种图像模糊互补性表征方法，用于解决现有图像互补性表征方法图像复原质量差的技术问题。技术方案是首先提取模糊图像的互补性特征，通过对多帧模糊图像进行高频滤波，得到图像对应的高频细节信息；针对图像高频信息进行梯度卷积操作，提取图像的梯度信息；对模糊图像的高频梯度图进行二值化操作，得到模糊图像的高频梯度二值图。然后基于提取出的模糊图像的互补性特征，利用互补性计算公式进行互补性定量计算，得到模糊图像间的互补性数值大小。该方法对不同模糊图像的互补性进行衡量，为模糊图像多帧复原提供了更加明确的图像选帧依据，对于图像质量参差不齐的序列多帧图像，基于互补性表征的图像选帧方式提高了图像复原的质量。

主权项

一种图像模糊互补性表征方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、针对大小为256×256的序列图像中的任意两幅模糊图像g1和g2，采用高斯滤波器G进行图像滤波分解，计算得到模糊图像的高频分量h1和h2：hi=gi-G⊗gi,i=1,2---(1)]]>其中，为卷积算子，二维高斯滤波卷积算子G如公式(2)所示：G=116121242121---(2)]]>分别在水平方向和竖直方向上对各高频分量图像hi做一阶梯度微分，即水平和竖直梯度算子卷积操作，得到水平方向梯度图像hdix和竖直方向梯度图像hdiy：hdix=hi⊗dx,i=1,2---(3)]]>hdiy=hi⊗dy,i=1,2---(4)]]>其中，dx为水平梯度算子[1,‑1]，dy为竖直梯度算子[1,‑1]T；在计算水平方向和竖直方向梯度图像的基础上，进一步计算提取图像的全局梯度图像hdi:hdi=hdix2+hdiy2,i=1,2---(5)]]>对计算得到的梯度图像hdi进行图像二值化操作，采用公式(6)提取模糊图像的互补性特征Ti(x,y)；Ti(x,y)=1,hdi(x,y)≥ki0,hdi(x,y)<ki,i=1,2---(6)]]>其中，二值化阈值ki为：ki=12(max(hdi)-min(hdi)),i=1,2---(7)]]>式中，max(hdi)表示提取梯度图像hdi的最大像素灰度值，min(hdi)表示提取梯度图像hdi的最小像素灰度值；步骤二、对于计算得到的二值图像T1和T2，以其作为模糊图像的互补性特征，基于数学集合论的方法，采用公式(8)，对模糊图像g1和g2的互补性进行表征；com(g1,g2)=||T1∪T2-T1∩T2||1||T1∪T2||1---(8)]]>公式(8)表示模糊图像g1和g2之间的互补性大小；其中，T1∪T2表示计算二值图像T1与T2的并集，具体方法是图像对应位置像素进行点对点或运算，计算结果是一个256×256的二值图像，T1∩T2表示计算二值图像T1与T2的交集，具体方法是对应位置像素进行点对点与运算，计算结果也是一个256×256的二值图像；||T||1表示对二值图像T计算其l1范数：||T||1=Σx=1MΣy=1N|txy|---(9).]]>