[发明专利]利用空间图像先验的图像去模糊法

说明书

技术领域

本发明涉及图像去模糊领域，更具体而言，涉及使用以短曝光时间捕捉的第一清晰图像和以较长曝光时间捕捉的景物的第二模糊图像来确定去模糊图像的方法。

背景技术

数字成像中图像模糊的一个共同原因是在与图像捕捉有关的曝光时间(积分时间)期间照相机与景物之间的相对运动。这种图像模糊有时称为“运动模糊”或“拖影(smear)”。运动模糊典型地出现在图像捕捉环境中的光亮度较弱从而需要较长曝光时间的情形中。

一种减小运动模糊的方法是使用电子闪光来补偿自然照明。然而，这仅在物体相对接近照相机时才有效。另外，很多用户发现，闪光摄影很少能获得满意的结果。

减轻运动模糊问题的另一种方法是提高电子图像传感器的感光性，以便减小图像捕捉期间的曝光时间。虽然近年来该领域发展很快，但目前使用的电子图像传感器的感光性仍不够高，不足以防止很多图像捕捉环境中的运动模糊。

使电子图像传感器的感光性减小的一个因素是在传感器上使用了使彩色图像能够形成的滤色器。例如，Bayer(贝尔)的美国专利No.3,971,065中所提到的众所周知的“贝尔图案(Bayer Pattern)”阐述了，使用红色、绿色和蓝色滤色器的重复阵列来检测彩色图像信号。虽然现今大部分消费型数字相机中使用了该常规方法，但滤色器阵列(CFA)具有丢弃大约2/3的入射光的不良影响，从而显著减小了成像系统的照相速度。

Muramatsu(村松)的美国专利No.4,876,591披露了包括束分裂器和两个不同的传感器的电子成像系统，其中一个传感器没有滤色器而另一个传感器包含滤色器的图案。没有滤色器的传感器具有增强的感光性，而另一个传感器提供色彩信息。尽管该系统改善了单个常规图像传感器的感光性，但因需要两个传感器和束分裂器而使整个系统更复杂、尺寸更大并且成本更高。此外，束分裂器仅将来自图像的一半光导向各个传感器，从而限制了照相速度的提高。

Hamilton(汉密尔顿)等人的美国专利申请公开No.2007/0046807阐述了使用单个传感器的数字图像系统，所述单个传感器使一些彩色图像像素具有滤色器并且使全色图像像素没有滤色器。使用插值算法来重购全色图像，其中更高速的全色图像像素提供图像细节信息。虽然该方法可以通过启用更短的曝光时间来在一定程度上减小运动模糊，但在很多低光成像方案中仍存在一定程度上的运动模糊。

另一种减小数字图像中的运动模糊的影响的方法是使用图像增强算法来补偿被捕捉图像的模糊。该算法通常被称为“去模糊”或“去卷积”算法。该算法可以粗略地分为两种：“盲”和“非盲”。如果与图像模糊有关的模糊核未知，则该问题称为“盲去卷积”，而当模糊核已知时称为“非盲去卷积”。

对于非盲去卷积，最常用的方法是Richardson-Lucy(理查森-露西)(RL)去卷积法(参见文献：W.H.Richardson，″Bayesian-based iterative method of image restoration″，Journal of the Optical Society of America，Vol.62，pp.55-59，1972和L.B.Lucy(L·B·露西)的″An iterative technique for the rectification of observed distributions″，Astronomical Journal，vol.79，pp.745-754，1974)。该方法包括在像素亮度符合泊松分布的假定下确定去模糊图像(有时称为“潜像”)。

在“Improved image deblurring with anti-reflective boundary conditions and re-blurring”(Inverse Problems，Vol.22，pp.2035-2053，2006)的文章中，Donatelli(多纳特利)等人使用基于偏差分方程(PDE)的模型通过合并防反射边界条件和再模糊步骤来恢复振铃较小的去模糊图像。

在“Progressive inter-scale and intra-scale non-blind image deconvolution”(ACM Transactions on Graphics，Vol.27，Iss.3，2008)的文章中，Yuan(圆)等人披露了使振铃明显减小的改进的尺度间和尺度内非盲图像去卷积方法。