專利名稱：一種圖像處理中的去模糊方法
技術領域：
本發(fā)明涉及圖像中的信號處理技術，特別是圖像處理中的去模糊方法。
背景技術：
在圖像的獲取過程中，經常由于光學系統(tǒng)或運動造成圖像的模糊，同時圖像中也會產生源自電路和光度學因素的噪聲。這個退化過程可以被模型化為一個退化函數和一個加性噪聲項。對于一幅原始圖像f(x，y)，由于退化生成觀測圖像g(x，y)，公式為g(x，y)＝h(x，y)f(x，y)+n(x，y)(1)其中h(x，y)是點擴散函數，它顯示一個點源函數對其它點的影響，n(x，y)是噪聲項，表示卷積運算。
圖像去模糊的目的是在已知點擴散函數和觀測圖像以及關于噪聲的一些性質的條件下盡可能的恢復原來的圖像。去模糊是圖像處理中非常經典而又困難的問題，涌現(xiàn)了各種各樣的算法，如，逆濾波，迭代逆濾波，維納濾波，帶約束的最小二乘，Lucy-Richardson迭代去卷積，激波濾波器等。在這里我們只回顧一下與我們的算法相關的迭代逆濾波與激波濾波器。
迭代逆濾波用f(x，y)表示對原始圖像f(x，y)的最佳估計，忽略噪聲的影響，對所有的參數β，應該有下式成立，f^(x,y)=f^(x,y)+β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^(x,y))---(2)]]>應用依次代換法，可以得到如下迭代公式，f^0(x,y)=g(x,y)]]>f^k+1(x,y)=f^k(x,y)+β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^k(x,y))---(3)]]>如果直接逆濾波有解，并且參數β的值不是很大，式(3)會收斂到直接逆濾波的解。我們知道，直接逆濾波的噪聲放大作用非常明顯。如果我們在迭代逆濾波的計算中進行有限次迭代就停止，可以減小噪聲的放大作用，而又使得去模糊后的圖像與原始圖像比較接近。
迭代逆濾波從本質上講是一種規(guī)則化方法，因此它存在規(guī)則化方法所共有的局限，如會出現(xiàn)震鈴現(xiàn)象。有許多方法被用來改進迭代逆濾波運算，比較典型的有把關于原始圖像的一些先驗信息加進去。這些信息包括原始圖像的空間結構，如假設圖像是非負的、有限支持的等等。然而這些約束通常是二次型的，它們不能完全的去掉震鈴現(xiàn)象，計算的復雜度也限制了他們在實際應用中的使用。
激波濾波器激波濾波器是一種基于非線性時間相關的偏微分方程演化的方法。考慮一個圖像函數f:R2→R,]]>一系列經過激波濾波器處理后的圖像{u(x，y，t)|t≥0}可以由下面偏微分方程演化產生，ut＝-sign(Δu)|u|(4)初始值u(x，y，0)＝f(x，y)(5)
其中，下標表示對其求偏微分，u＝(ux，uy)T是圖像u的空間梯度。
在應用激波濾波器的時候，對式(4)采用一種離散化的方法，使得在圖像的演變過程中，可以保持圖像中極值的大小和位置不變。方法中，ux和uy用下式來逼近，ux=m(Δ+x,Δ-x)]]>uy=m(Δ+y,Δ-y)---(6)]]>其中，Δ±xu=±(u(x±1,y),u(x,y))]]>Δ±xu=±(u(x,y±1),u(x,y))---(7)]]>m(x，y)是最小模函數，由下式定義，m(x,y)=sign(x)min(|x|,|y|)ifxy≥00ifxy<0---(8)]]>激波濾波器能使圖像中的極點保持不變，使模糊的邊緣變銳利，使邊緣之間的區(qū)域光滑，且不會產生震鈴現(xiàn)象。但激波濾波器沒有考慮到圖像的退化模型，對一幅根本沒有模糊的圖像，激波濾波器也會在緩慢變化的區(qū)域產生銳利的邊緣；而且激波濾波器只能處理階躍式的邊緣模糊，對圖像中的線形特征的模糊卻無能為力。

發(fā)明內容
針對上述現(xiàn)有方法中的不足，本發(fā)明的目的是提供一種圖像處理中的去模糊方法。它通過在迭代逆濾波算法中引入激波濾波器中使用的相應約束，能抑制噪聲對恢復圖像效果的影響，消除震鈴現(xiàn)象，對階躍式的邊緣模糊和線形特征的模糊都能獲得比較好的圖像恢復質量。
為了達到上述的發(fā)明目的，本發(fā)明的技術方案以如下方式實現(xiàn)
一種圖像處理中的去模糊方法，其主要步驟為①原始圖像f(x，y)在第t次迭代中得到的最佳估計值f^t(x,y)=f^t-1(x,y)+β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^t-1(x,y)),]]>設定圖像的更新因子β，設定總迭代次數iter，其中g(x，y)為退化后生成的觀測圖像，h(x，y)是點擴散函數，表示卷積運算；②對原始圖像的最初估計f^0(x,y)=g(x,y);]]>③令迭代次數t＝1；④對每一個點計算它與沿x方向相鄰的上一點在第t次迭代中對原始圖像的估計之間的差異Itmx=f^t(x,y)-f^t(x-1,y),]]>其中 為該點在第t次迭代中對原始圖像的估計， 為與該點沿x方向相鄰的上一點在第t次迭代中對原始圖像的估計；對每一個點計算它與沿x方向相鄰的下一點在第t次迭代中對原始圖像的估計之間的差異Itpx=f^t(x+1,y)-f^t(x,y),]]>其中 為與該點沿x方向相鄰的下一點在第t次迭代中對原始圖像的估計；⑤對每一個點用迭代逆濾波計算兩次迭代之間的差值Itiff=β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^t-1(x.y));]]>⑥兩次迭代之間的變化取值It=sign(Itiff)min(|Itmx|,|Itpx|,|Itiff|);]]>⑦得到第t次迭代對ft(x，y)的估計f^t(x,y)=f^t-1(x,y)+It;]]>⑧令t←t+1，比較t和iter，如果t＞iter，中止迭代，否則回到第④步繼續(xù)迭代計算。
在上述的去模糊方法中，所述總迭代次數iter的取值原則是，圖像模糊的越厲害迭代次數越多，噪聲越大，迭代次數越少，β值越小，迭代次數越多。
本發(fā)明由于采用了上述的方法步驟，通過在迭代逆濾波算法中引入激波濾波器中使用的相應約束，使其能同時保留這兩種算法的優(yōu)點而沒有其缺陷。通過強迫圖像在相鄰兩次迭代之間的變化值不能超過該點與相鄰點的差異的最小值，就能有效消除震鈴現(xiàn)象。在迭代逆濾波算法中，通過完成有限次迭代就停止的操作能抑制噪聲的放大作用，而且對階躍式的邊緣模糊和線形特征的模糊都能獲得比較好的圖像恢復質量。
下面結合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明做進一步說明。


圖1為本發(fā)明實施例系統(tǒng)的結構示意圖；圖2為實施例中采集的觀測圖像；圖3為用迭代逆濾波法得到的去模糊圖像；圖4為用激波濾波器法得到的去模糊圖像；圖5為用本發(fā)明方法得到的去模糊圖像。
具體實施例方式
采用本發(fā)明方法對小型X射線掃描檢查系統(tǒng)采集的圖像進行去模糊。該系統(tǒng)如圖1所示，它包括以下幾個部分X光機主要由控制器和X射線發(fā)生器組成，用于產生連續(xù)低能(幾十到幾百kV)X射線。
機械傳送裝置包括傳送帶、電機和系統(tǒng)骨架、箱體。
探測與數據采集分系統(tǒng)用探測器陣列和通訊模塊對X射線產生的高低能量進行同步測量，并與運行檢查分系統(tǒng)進行高速數據傳遞。
運行檢查分系統(tǒng)包括主機、(雙)高分辨率顯示器。執(zhí)行接受用戶指令，控制系統(tǒng)運行和接受探測器數據，進行多功能圖像處理功能。
電氣控制分系統(tǒng)執(zhí)行安全聯(lián)鎖、與控制臺交互信息、通道貨物指示和傳送帶電機控制的操作。
在小型X射線掃描檢查系統(tǒng)中，探測與數據采集分系統(tǒng)采集到被檢物的圖像后傳輸到運行檢查分系統(tǒng)，在這里進行圖像的去模糊操作。假設系統(tǒng)采集到的觀測圖像為g(x，y)，如圖2所示。x為被檢物的移動方向，f(x，y)為期望的去模糊圖像。通過探測器尺寸、數據采集的頻率和物體移動的速度可以求出圖像的模糊程度。例如，一個探測器在物體運動方向上尺寸為2.7mm、采集頻率為150Hz、物體移動的速度為0.2米/秒的系統(tǒng)得到的圖像大約有(2.7×150/200≈2)個象素的模糊，其點擴散函數h(x，y)為，h(x,y)=0.25x=-1,y=00.5x=0,y=00.25x=1,y=00else]]>系統(tǒng)的噪聲可以通過統(tǒng)計一塊平整區(qū)域的方差獲得。
有了上面的參數，觀測圖像g(x，y)可以通過本發(fā)明的方法步驟進行去模糊①原始圖像f(x，y)在第t次迭代中得到的最佳估計值f^t(x,y)=f^t-1(x,y)+β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^t-1(x,y)),]]>設定圖像的更新因子β為1，設定總迭代次數iter，總迭代次數iter的取值原則是，圖像模糊的越厲害迭代次數越多，噪聲越大，迭代次數越少，β值越小，迭代次數越多。
②對原始圖像的最初估計f^0(x,y)=g(x,y).]]>③令迭代次數t＝1。
④對每一個點計算它與沿x方向相鄰的上一點在第t次迭代中對原始圖像的估計之間的差異Itmx=f^t(x,y)-f^t(x-1,y),]]>其中 為該點在第t次迭代中對原始圖像的估計， 為與該點沿x方向相鄰的上一點在第t次迭代中對原始圖像的估計；對每一個點計算它與沿x方向相鄰的下一點在第t次迭代中對原始圖像的估計之間的差異Itpx=f^t(x+1,y)-f^t(x,y),]]>其中 為與該點沿x方向相鄰的下一點在第t次迭代中對原始圖像的估計。
⑤對每一個點用迭代逆濾波計算兩次迭代之間的差值Itiff=β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^t-1(x.y)).]]>⑥兩次迭代之間的變化取值It=sign(Itiff)min(|Itmx|,|Itpx|,|Itiff|).]]>⑦得到第t次迭代對ft(x，y)的估計f^t(x,y)=f^t-1(x,y)+It.]]>⑧令t←t+1，比較t和iter，如果t＞iter，中止迭代，否則回到第④步繼續(xù)迭代計算。
采用本發(fā)明方法得到的去模糊圖像如圖5所示，它消除了圖3中用迭代逆濾波法時產生的震鈴現(xiàn)象，并避免了圖4中用激波濾波器法造成的模糊邊緣變銳利的現(xiàn)象。
權利要求
1.一種圖像處理中的去模糊方法，其主要步驟為①原始圖像f(x，y)在第t次迭代中得到的最佳估計值f^t(x,y)=f^t-1(x,y)+β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^t-1(x,y)),]]>設定圖像的更新因子β，設定總迭代次數iter，其中g(x，y)為退化后生成的觀測圖像，h(x，y)是點擴散函數，表示卷積運算；②對原始圖像的最初估計f^0(x,y)=g(x,y);]]>③令迭代次數t＝1；④對每一個點計算它與沿x方向相鄰的上一點在第t次迭代中對原始圖像的估計之間的差異Itmx=f^t(x,y)-f^t(x-1,y),]]>其中 為該點在第t次迭代中對原始圖像的估計， 為與該點沿x方向相鄰的上一點在第t次迭代中對原始圖像的估計；對每一個點計算它與沿x方向相鄰的下一點在第t次迭代中對原始圖像的估計之間的差異Itpx=f^t(x+1,y)-f^t(x,y),]]>其中 為與該點沿x方向相鄰的下一點在第t次迭代中對原始圖像的估計；⑤對每一個點用迭代逆濾波計算兩次迭代之間的差值Ififf=β(g(x,y)-h(x,y)⊗f^t-1(x,y));]]>⑥兩次迭代之間的變化取值It=sign(Itiff)min(|Itmx|,|Itpx|,|Ififf|);]]>⑦得到第t次迭代對ft(x，y)的估計f^t(x,y)=f^t-1(x,y)+It;]]>⑧令t←t+1，比較t和iter，如果t＞iter，中止迭代，否則回到第④步繼續(xù)迭代計算。
2.根據權利要求1所述的圖像處理中的去模糊方法，其特征在于，所述總迭代次數iter的取值原則是，圖像模糊的越厲害迭代次數越多，噪聲越大，迭代次數越少，β值越小，迭代次數越多。
全文摘要
一種圖像處理中的去模糊方法，涉及圖像中的信號處理技術。該方法的主要步驟為①原始圖像f(x，y)在第t次迭代中得到的最佳估計值
文檔編號G06T5/00GK1904941SQ20051008349
公開日2007年1月31日 申請日期2005年7月29日 優(yōu)先權日2005年7月29日
發(fā)明者陳志強, 于國強, 張麗, 李元景, 劉以農 申請人:清華大學, 清華同方威視技術股份有限公司