[发明专利]基于傅里叶和小波正则化的同轴相衬图像恢复方法

权利要求书

1.一种基于傅里叶和小波正则化的同轴相衬图像恢复方法，包括下列步骤：

①利用同轴相衬成像系统采集刀口器具的多幅图像；

②从每幅图像获取不同位置的刀口截面曲线，

③对刀口截面曲线进行平均，再对平均曲线求导数，获得同轴相衬成像系统的整体线扩散函数h(x)；

④放置成像物体，采集图像，获得成像结果y(x)；

⑤计算y(x)和h(x)的傅里叶变换，获得Y(ω)和H(ω)

⑥通过公式获得傅里叶正则化频域结果α为正则化参数，H^*(ω)是H(ω)共轭复数；而后通过傅里叶逆变换获得理想相衬成像结果的傅里叶正则化估计

⑦对理想相衬f(x)的小波系数信号w_j(x)进行有效估计，获取估计信号

⑧对傅里叶正则化估计进行Db6正交小波变换，小波函数表示为ψ，尺度函数表示为φ，小波变换后获得小波系数信号

⑨对小波系数信号利用正则化函数Λ_j(x)进行小波正则化，获得正则化结果

w~j(x)=w^j(x)Λj(x);]]>

⑩对进行小波函数ψ的小波逆变换，最终获得理想相衬成像结果的傅里叶-小波正则化估计结果

2.根据权利要求1所述的基于傅里叶和小波正则化的同轴相衬图像恢复方法，其特征在于，第7步中，对傅里叶正则化结果采用Db4正交小波变换，小波函数表示为ψ′，尺度函数表示为φ′，获得小波系数信号对进行硬域值化，即w~j′(x)=w~j′(x),|w^j′(x)|>ρjσ^j0,|w^j′(x)|≤ρjσ^j,]]>这里是小波函数ψ′在第j尺度下的噪声方程，ρ_j是尺度相关域值因子；而后对进行Db4正交小波逆变换，获得去噪估计信号对进行Db6正交小波变换，获得小波系数信号即为w_j(x)的有效估计信号。