[发明专利]一种单幅运动模糊图像恢复方法

说明书

本发明提供的单幅运动模糊图像恢复方法包括：建立运动模糊图像退化过程的数学模型；对所述运动模糊图像进行二维傅里叶变换，得到频谱图；将所述频谱图进行中心化处理，得到明暗相间条纹；根据所述明暗相间条纹获得模糊参数，所述模糊参数包括模糊长度和模糊角度；对所述运动模糊图像的边界处进行最优窗处理；根据所述数学模型和所述模糊参数对最优窗处理后的所述运动模糊图像进行维纳滤波，得到复原后的所述运动模糊图像。本发明提供的单幅运动模糊图像恢复方法能够有效识别运动模糊图像中的细节问题，因而具有价高的精度和较好的复原性，能够很好的应用于不能重复拍摄的场景。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种单幅运动模糊图像恢复方法。

背景技术

在相机的曝光时间内，相机与被拍摄物体之间的相对运动会造成图像模糊，得到运动模糊图像。运动模糊图像在日常生活中普遍存在且毫无价值，给人们的生活带来很多不便。如电子眼对交通路口车辆实施监控时，需要记录车牌号码等信息，当车体运动速度较快时，电子眼所摄取到的车牌号码信息可能不清晰，影响车辆的检测及事故调查。又如在很多随着时间和空间不断改变的拍摄场景中拍摄具有不可重复性，摄影者不能二次拍摄，若某一瞬间由于相机抖动、未能设置合适焦距、摄像系统存在光学系统摄差、几何失真等原因造成图像模糊，摄影者将会失去这一珍贵的图像信息。即便有些图片能够二次拍摄，但由于条件的限制，有些图像二次拍摄的代价很大，给拍摄者造成一定的负担。因此，运动模糊图像的恢复在图像恢复中占有重要的地位。

随着科学技术的高速发展，运动模糊图像的恢复广泛应用于天文、军事、道路交通、医学图像、工业制造以及公安侦查等领域，具有重要的现实意义。目前，现有的运动模糊图像恢复方法在恢复图像时不能够识别运动模糊图像中的细节问题，进而不能很好地恢复运动模糊图像。

发明内容

本发明提供一种单幅运动模糊图像恢复方法，以解决现有运动模糊图像恢复方法不能识别运动模糊图像中细节问题的技术问题。

本发明提供一种单幅运动模糊图像恢复方法，所述方法包括：

建立运动模糊图像退化过程的数学模型；

对所述运动模糊图像进行二维傅里叶变换，得到频谱图；

将所述频谱图进行中心化处理，得到明暗相间条纹；

根据所述明暗相间条纹获得模糊参数，所述模糊参数包括模糊长度和模糊角度；

对所述运动模糊图像的边界处进行最优窗处理；

根据所述数学模型和所述模糊参数对最优窗处理后的所述运动模糊图像进行维纳滤波，得到复原后的所述运动模糊图像。

优选地，建立运动模糊图像退化过程的数学模型包括：

建立运动模糊图像退化过程的数学模型为：g(x,y)＝h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)，其中，g(x,y)为退化后图像，h(x,y)为退化函数，f(x,y)为原图像，n(x,y)为外加噪声。

优选地，将所述频谱图进行中心化处理，得到频谱图包括：

调整所述频谱图的频率以所述频谱图的中心为原点由内向外依次变大，形成明暗相间条纹。

优选地，根据所述明暗相间条纹获得模糊参数包括：

截取所述明暗相间条纹的明显区域；

对明显区域的所述明暗相间条纹进行直方图均衡化和二值化处理；

对二值化处理后的所述明暗相间条纹进行canny边界检测和Hough变换；

根据经所述Hough变换后的所述明暗相间条纹鉴别条纹的方向和数量，得到模糊长度和模糊角度。

优选地，对所述运动模糊图像的边界处进行最优窗处理包括：