物 理 学 报 Acta Phys. Sin. Vol. 65, No. 23 (2016) 234202
贝叶斯迭代联合双边滤波的散焦图像快速盲复原
∗
尹诗白
1)†
王卫星
2)
王一斌
3)
李大鹏
1)
邓箴
4)
1) (西南财经大学经济信息工程学院, 成都 611130)
2) (长安大学信息工程学院, 西安 710064)
3) (四川师范大学工学院, 成都 610101)
4) (宁夏大学信息工程学院, 银川 750021)
( 2016 年 7 月 9 日收到; 2016 年 9 月 11 日收到修改稿 )
实现有效的单幅散焦图像盲复原对军事及地质勘测领域的清晰图像获取具有极为重要的意义. 常用算法
存在计算量大、振铃及噪声敏感的问题, 为此本文提出了贝叶斯框架下迭代双边滤波器的快速盲复原算法. 它
首先用基于深度信息的盲去卷积结果估计点扩散函数的概率模型, 进而通过贝叶斯理论构建合理的盲复原最
小优化问题; 然后推理分析最小优化问题的求解实质, 得出双边滤波器快速求解最小优化问题的结论; 最后设
计迭代联合双边滤波器的求解方式, 即利用一次双边滤波器求解的复原结果设计联合双边滤波器的指导图,
再将其作为优化问题的输入, 迭代实施求解. 实验结果表明: 该算法能有效抑制振铃, 减少计算量, 去除噪声,
85% 图像的像素误差平均值低于 0.03, 较常用盲去卷积法在同一误差区间的复原成功率提高了 19%, 运行时
间缩短了约 78%, 能有效用于单幅散焦图像盲复原的实际工程实践中.
关键词: 机器视觉, 贝叶斯框架, 联合双边滤波器, 图像盲复原
PACS: 42.30.Va, 42.30.Tz, 02.30.Zz DOI: 10.7498/aps.65.234202
1 引 言
图像成像过程中, 受光学系统像差和背景噪声
等因素的影响, 势必得到降质的散焦图像. 在实际
应用中, 往往需要求解其逆过程, 获得未降质的清
晰图像. 盲复原就是在不知道降质原因及准确噪
声信息的情况下, 估计清晰图像的方法, 目前广泛
应用于天文观测、军事探测、地质勘探等领域的散
焦图像复原中
[1−4]
. 由于盲复原技术应用的广泛
性和需求的迫切性, 目前出现了一系列应用物理和
数学方面的知识来解决这一问题
[5−10]
, 其中基于
单幅图像的盲复原方法因易于实施成为研究的热
点
[8,9]
.
单幅图像盲复原的主要模型为盲去卷积法, 它
将模糊图像表示为真实图像和一个点扩散函数的
卷积, 然后估计点扩散函数, 反向去卷积得到复原
的真实图像. 由于降质信息未知, 点扩散函数具有
分布不规则, 强度差异明显等特点, 对其进行准确
估计极为困难, 且降质过程往往伴有噪声, 更增加
了问题的复杂性. 常用的迭代盲去卷积法
[11]
, 利
用真实图像与点扩散函数的约束关系构建相应的
优化目标函数, 并采用渐进的方式求解清晰图像,
避开了直接估计点扩散函数的难点, 但具有计算量
大、噪声敏感的缺点. 为此, Fahmy 等
[12]
将多种的
先验知识和约束条件应用到迭代盲去卷积法中, 更
好地引导解的搜索方向, 但迭代的收敛性与初始
条件有关, 解的惟一性不确定, 鲁棒性差. Almeida
和 Figueiredo
[13]
进一步采用剩余白噪声的策略来
确保迭代收敛的稳定性, 但优化目标函数为凸函
数且没有考虑噪声平滑, 导致它对噪声敏感, 只适
∗
国家自然科学基金重大项目 (批准号: 91218301)、国家自然科学基金青年科学基金 (批准号:61502396)、中央高校基本科研业务费
(批准号: JBK150503, JBK160135) 和宁夏自然科学基金 (批准号:NZ15054) 资助的课题.
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通信作者. E-mail: shibaiyin@swufe.edu.cn
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