一种基于图像显著结构的噪声模糊图像盲目反卷积方法

• 摘要：

  本发明公开一种基于图像显著结构的噪声模糊图像盲目反卷积方法.包括以下步骤:输入待去模糊的图像数据;对输入图像数据进行降噪预处理;对降噪预处理后的图像进行显著边缘提取;对显著边缘提取后的图像进行Shock滤波重建图像强边缘;利用图像强边缘计算用于模糊核估计的图像显著边缘;初始模糊核估计;利用所估计的初始模糊核进行粗略图像复原;对粗略图像复原后的基于ISD的模糊核修正;图像复原.本发明可有效地处理图像去模糊对噪声敏感问题,准确地估计出噪声模糊图像的模糊核,并给出高质量的复原图像.

• 专利类型：

  发明专利

• 申请/专利号：

  CN201610010171.1

• 申请日期：

  2016.01.08

• 公开/公告号：

  CN106960417A

• 公开/公告日：

  2017-07-18

• 发明人：

  赵怀慈 孙士洁 吕进锋 郝明国 李波

• 申请人：

  中国科学院沈阳自动化研究所

• 主分类号：

  G06T5/00(2006.01)I,G,G06,G06T,G06T5

• 分类号：

  G06T5/00(2006.01)I,G,G06,G06T,G06T5,G06T5/00

• 主权项：

  一种基于图像显著结构的噪声模糊图像盲目反卷积方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,输入待去模糊的图像数据;步骤2,对输入图像数据进行降噪预处理;步骤3,对降噪预处理后的图像或经步骤7处理后的粗略复原图像进行显著边缘提取;步骤4,对显著边缘提取后的图像进行Shock滤波重建图像强边缘;步骤5,利用图像强边缘计算用于模糊核估计的图像显著边缘;步骤6,初始模糊核估计;步骤7,利用所估计的初始模糊核进行粗略图像复原;步骤8,判断模糊核估计是否达到预设阈值条件,若是,则执行步骤9,否则返回步骤3;步骤9,对模糊核初始估计进行基于ISD的修正;步骤10,图像复原.