一种离焦模糊图像的盲复原方法-AET-电子技术应用

一种离焦模糊图像的盲复原方法

来源：电子技术应用2013年第1期

孔英蕾1, 王新宇2

1. 廊坊广播电视大学开放教育部, 河北廊坊065000; 2. 廊坊建设局信息中心, 河北廊坊 065000

摘要： 针对离焦模糊图像提出了一种基于图像阶跃边缘扩散特性的盲复原方法。该方法通过改进Grubbs异常值检测准则，对图像中的阶跃或近似阶跃边缘进行定位。通过自适应选取最佳图像区域的方法计算线扩散函数，进一步利用离焦模糊半径与线扩散函数之间的关系，计算出离焦模糊参数。根据参数得到点扩散函数，最终对离焦模糊图像进行复原。实验结果表明，该方法的复原效果较好，具有一定的应用价值。

关键词： 软件离焦模糊图像盲复原扩散函数阶跃边缘

中图分类号： TP391
文献标识码： A
文章编号： 0258-7998(2013)01-0125-03

An algorithm of blind restoration for defocus blurred image

Kong Yinglei1， Wang Xinyu2

1. Computer Department ,Langfang Radio and Television University, Langfang 065000, China 2. Information Center of Langfang Construction Bureau, Langfang 065000, China

Abstract： For out-of-focus blurred image caused by the inaccurate focus of the imaging equipment, we used step edge diffusion statistical property and an improved Grubbs abnormal value detection to locate step edge or similar step edge. Therefore, an adaptive selection method for optimal area is proposed to confirm the line spread function in this paper, and according to the relationship between line spread function and out-of-focus blurred parameters, the out-of-focus blurred parameters are calculated, so the radius of the out-of-focus blur and the point spread function are obtained. Thus, the blurred image can be restored by the blind restoration method. The experiment results show that the method proposed by the paper has better effect than existing other methods.

Key words : out-of-focus blurred image; blind restoration; spread function; step edge

离焦模糊图像的复原是图像复原领域中的一个研究热点。在刑事侦查、交通违章确认等领域应用广泛。现有的图像复原方法有三种：(1)倒谱分析法，即在图像的变换域采用倒谱技术寻找零点位置,确定模糊参数，以估计点扩散函数[1-2]。(2)需要先估计点扩散函数，但点扩散函数的估计是通过离焦模糊图像的边缘信息得到的。该方法必须在离焦模糊图像中存在阶跃或近似阶跃点的直线边缘前提下才能使用[3-4]。(3)由一些不常用、不典型的方法组成。Fujiwara等人采用的小波变换的方法[5],主要针对离焦模糊半径对图像细节的影响进行了研究；李征等人采用逆滤波法结合遗传算法对离焦模糊图像的复原进行了研究[6]；杨鑫等人采用维纳滤波结合复小波变换对离焦模糊图像的复原进行了研究[7]。这些工作对离焦模糊图像的复原研究产生了积极的推动，具有一定的学术价值，但实用价值仍较差。

   本文在上述研究成果的基础上，提出一种改进的离焦模糊图像盲复原方法。该方法首先基于改进的Grubbs异常值检测和图像中阶跃边缘扩散统计特性，对图像中具有阶跃或近似阶跃特性的直线边缘进行定位，然后采用自适应的方式提取出最佳图像区域，用于线扩散函数(LSF)计算，利用离焦模糊半径和得到的线扩散函数的关系进行离焦模糊参数的计算，最后再根据离焦模糊参数得到点扩散函数(PSF),并结合维纳滤波最终复原出原始图像。
1 扩散函数
1.1 点扩散函数PSF(Point Spread Function)
   对离焦模糊图像进行复原时，常采用的模型称为圆盘离焦模型，该模型基于几何光学提出，可以很好地模拟点扩散函数。由几何光学可知，理想的成像系统对点光源成像可用δ函数表示，即仍为一个点。当成像系统的像距、焦距和物距不满足理想条件时，通过该成像系统的点光源成像不再是一个点，而是呈弥散状且灰度值分布均匀的圆盘。这时点扩散函数就可以用一个灰度均匀分布的圆形光斑来表示，可表示为：

图4所示为利用倒谱分析法对图2中的模糊文本进行复原的实验结果图。通过与图3比较可看出，本文的算法的复原结果较好。

5.2 本文方法与Bae算法的实验比较
图5所示为离焦模糊的车牌图像，分别采用本文算法和Bae算法进行图像复原。利用Bae算法进行复原，通过对每一个边缘点计算得到的离焦模糊半径分布图，Bae算法估算得到的像素点分布对应模糊半径范围在24~28之间，并非在近似阶跃边缘的区域，而本算法计算出模糊半径为26。
图6所示为Bae算法与本文算法的复原结果对比图。可看出，本文算法复原结果较为清晰。

从实验结果可以得出以下结论：(1)在阶跃或近似阶跃边缘区域内，倒谱分析法无法进行准确定位，很大程度上影响离焦模糊半径的精度；(2)Bae算法沿边缘点梯度方向计算二阶导数中相邻且符号相反的两个极值之间的距离来估计离焦模糊参数，即使是对于实际离焦图像中的近似阶跃边缘，该算法本身仍存在一定的不准确性；(3)本文的算法与Bae算法、倒谱分析法相比，能够克服上述不足，计算得到的离焦模糊半径的精度值较高，从而复原出的离焦模糊图像更加清晰，可更有效地获得图像中的有用信息，具有一定的应用前景。
参考文献
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