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盲解卷积复原


图像的盲解卷积恢复

在实际应用中,通常都要在没有图像退化必要的先 验知识(即不知道点扩展函数)的情况下进行图像复原。 盲解卷积复原就是在这种应用背景下提出的。盲解卷积复 原是利用原始模糊图像,以某种方式提取出退化信息,同 时估计PSF和清晰图像的一种图像复原方法。 MATLAB提供了deconvblind函数用于实现盲解卷积, 该函数要重建图像和PSF。盲解卷积算法一个很好的优点 就是,在对失真情况(包括噪声和模糊)毫无先验知识的 情况下,仍然能够实现对模糊图像的复原操作。同时, deconvblind函数可以用于实现多种复杂图像重建修改算 法。

deconvblind函数的调用格式如下:

.[J,PSF]=deconvblind(I,INITPSF,NUMIT,DAMPAR,WEIG HT,READOUT) 其中,J表示复原后的图像;PSF为点扩展函数;I表 示输入图像(即模糊图像);INITPSF表示PSF的估计值, 与PSF具有相同的大小,且PSF复原效果强烈地受到初始 化值INITPSF大小的影响;NUMIT表示算法重复次数,默 认值为10;DAMPAR表示由图像I产生的偏移阀值,默认 值为0,表示无阻尼;WEIGHT反映每个像素在摄取过程 中的质量,如果赋以0加权值,则用来屏蔽差的像素,而 好的像素则被赋以加权值1;READOUT表示摄取设备的 读出噪声方差矩阵,默认值为0矩阵。

下面将通过实例来说明deconvblind()函数的使用方法。 1.图像模糊化 首先利用程序段1,读取原始图像(清晰图像),如 图1-11所示,然后生成如图1-12所示的点扩展函数PSF, 再对图像进行模糊化,模糊结果如图1-13所示。

图1-11 原始图像

图1-12 真实PSF

图1-13 模糊后的图像

2.图像复原 在调用deconvblind函数进行图像复原时,INITPSF

的大小是非常重要的一个指标。在实际应用中,通过分析, 都是使用不同大小的PSF对图像进行重建,从中选择一个 最合适的PSF值。程序段2以真实大小的INITPSF进行图 像复原,得到初步复原结果,如图1-14a所示,同时初步 重建PSF,如图1-14b所示。

a)

b)

图1-14 初步复原的图像与初步重建使用的PSF

恢复的图像存在一定的“环”,是由图像边界或灰度 变化较大的部分产生的。使用WEIGHT参数可以消除环的 存在:首先调用edge函数找出图像中灰度变换较大的部 分,同时对图像进行膨胀操作以扩充图像的处理区域。图 像边界或灰度变化较大的像素将被设置为0。然后使用所 定义的WEIGHT数组对图像进行重建,得到如图1-15所示 的恢复结果。由图可以看出,恢复后的图像消除了“环” 的存在。

a)图像复原

b)图像复原使用的PSF

图1-15 图像复原及使用的PSF


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