(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利说明书
(10)申请公布号 CN 110033415 A
(43)申请公布日 2019.07.19
(21)申请号 CN201910212674.0
(22)申请日 2019.03.20
(71)申请人 东南大学
    地址 210000 江苏省南京市江宁区东南大学路2号
(72)发明人 陈熙源 方文辉 柳笛
(74)专利代理机构 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
正则匹配快代理
    代理人 饶欣
(51)Int.CI
     
                                                                  权利要求说明书 说明书 幅图
(54)发明名称
      一种基于Retinex算法的图像去模糊方法
(57)摘要
      本发明公开了一种基于Retinex算法的图像去模糊方法，包括以下步骤：S1：利用Retinex算法对原始模糊图像进行处理，得到图像边缘被增强的模糊图像，将图像边缘被增强的模糊图像作为步骤S2的输入；S2：进行解卷积操作，以获得初始复原图像；S3：计算步骤S2中初始复原图像的梯度映射，消除初始复原图像中的噪声；S4：利用步骤S3中的梯度映射对原始模糊图像的模糊核进行估计；S5：判断步骤S3得到的消除噪声后的初始复原图像和步骤S4得到的模糊核是否为最佳结果：如果是，直接进行步骤S6；否则，将步骤S3得到的消除噪声后的初始复原图像作为步骤S2的输入，返回步骤S2；S6：利用步骤S5中得到的最佳模糊核，对原始模糊图像进行最终的解卷积，以获得最终的复原图像。
法律状态
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2023-03-21
授权
发明专利权授予
权 利 要 求 说 明 书
1.一种基于Retinex算法的图像去模糊方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1:利用Retinex算法对原始模糊图像进行处理,得到图像边缘被增强的模糊图像,并将图像边缘被增强的模糊图像作为步骤S2的输入;
S2:进行解卷积操作,以获得初始复原图像;
S3:计算步骤S2中初始复原图像的梯度映射,消除初始复原图像中的噪声;
S4:利用步骤S3中的梯度映射对原始模糊图像的模糊核进行估计;
S5:判断步骤S3得到的消除噪声后的初始复原图像和步骤S4得到的模糊核是否为最佳结果:如果是,则直接进行步骤S6;否则,则将步骤S3得到的消除噪声后的初始复原图像作为步骤S2的输入,返回步骤S2;
S6:利用步骤S5中得到的最佳模糊核,对原始模糊图像进行最终的解卷积,以获得最终的复原图像。
2.根据权利要求1所述的基于Retinex算法的图像去模糊方法,其特征在于:所述步骤S1具体包括以下步骤:
S1.1:判断原始模糊图像是否为彩图像:如果是,则进行灰度化处理;否则,直接进行步骤S1.2;
S1.2:利用Retinex算法对原始模糊图像进行处理,得到图像边缘被增强的模糊图像r(x,y)如式(1)所示:
       
     
其中,I(x,y)表示原始模糊图像,原始模糊图像I(x,y)由入射图像L(x,y)与反射图像R(x,y)构成;x为图像像素的横坐标,y为图像像素的纵坐标;F(x,y)表示中心环绕函数,
c为高斯环绕尺度;λ代表一个尺度,λ的取值需满足F(x,y)积分为1的条件。
3.根据权利要求1所述的基于Retinex算法的图像去模糊方法,其特征在于:所述步骤S2中,通过式(2)得到初始复原图像L′:
L′=argmin
L
{||r-K*L||+ρ
L
(L)}          (2)
式(2)中,K表示图像边缘被增强的模糊图像的模糊核,L表示初始复原图像,r=r(x,y)=K*L+N表示图像边缘被增强的模糊图像,x为图像像素的横坐标,y为图像像素的纵坐标,N表示未知的噪声,ρ
L
(L)为正则化项。
4.根据权利要求1所述的基于Retinex算法的图像去模糊方法,其特征在于:所述步骤S3中,初始复原图像的梯度映射为{P

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