[发明专利]去除视频监控彩色图像运动模糊的方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及到一种利用反应扩散模型去除视频监控彩色图像运动模糊的方法。

背景技术

去除视频监控彩色图像运动模糊是图像复原的基本问题，是一种提高视频监控图像质量的预处理技术，它旨在对降质的视频监控图像进行某种处理，尽可能地还原出更接近理想化的视频监控图像。它是开展智能交通监控、资源调查监测、气象变化研究、环境灾害评估、城市规划部署、军事实时监控、医学影像和天文学影像等领域图像处理技术中一个重要而又困难的问题，具有迫切的需要和广泛的应用前景，多年来一直是研究的热点之一。

在视频监控中，由于摄像机的成像传感器与被摄景物之间存在相对运动，摄像机获取的视频监控图像会出现运动模糊，运动模糊是成像过程中普遍存在的现象，为了有效地利用这些视频监控图像，需要对运动模糊的视频监控图像进行去除模糊处理，从而得到可视效果较好的视频监控图像。因此，如何从低信噪比的视频监控图像中恢复出高质量的图像是研究视频监控图像去除运动模糊方法中急需解决的一个关键问题；另一个关键问题是，去除视频监控图像运动模糊的同时保留更多视频监控图像的细节信息，达到在视频监控图像去除运动模糊与细节保留问题上具有更好的特性。

现有的去除视频监控彩色图像运动模糊的方法从视频监控图像信号处理的角度将其分为：时域处理方法和频域处理方法。时域处理方法主要有差分复原法、最小二乘法、最大熵法、逐点迭代法、线性均方估计法和非线性均方估计法等；这些方法的基本思想是：首先通过对视频监控彩色图像模糊过程进行物理分析，以确定退化模型，再通过数学推导进行反演，最终得到恢复的视频监控图像；这些方法均不能在视频监控彩色图像去除运动模糊和彩色图像细节保留问题上取得很好的性能。频域处理方法主要有逆滤波、维纳滤波、功率谱滤波、巴克斯-吉尔伯特滤波、几何平均滤波、约束平方滤波等；这些方法的基本思想是：根据视频监控彩色图像运动模糊的图像退化模型设计滤波器，在无噪声或图像频谱中无调制传递函数过零点的情况下，可获得较好的去除运动模糊的复原视频监控彩色图像，但是对噪声非常敏感，并且在处理复杂纹理视频监控彩色图像时效果并不理想。上述的方法只能针对各种特定的实际应用领域的需求来设计，具有较强的针对性和局限性，不能在视频监控彩色图像去除运动模糊与细节保留问题上达到很好的平衡。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服以上去除视频监控彩色图像运动模糊方法的缺点，提供一种操作简单、处理效果好的去除视频监控彩色图像运动模糊的方法。

解决上述技术问题所采用的技术方案包括下述步骤：

1、运动模糊的视频监控彩色图像分解

将一幅运动模糊的视频监控彩色图像分解为红、绿、蓝三个构成的三幅运动模糊的二维单原色视频监控图像，分别进行去除运动模糊处理。

2、图像的量化

对红、绿、蓝三幅二维单原色视频监控图像分别采用直方图拉伸方法确定量化器的代码字和分离项，进行图像的量化处理。

3、建立反应扩散模型

采用各项异性扩散方法和图像量化的方法建立去除视频监控图像运动模糊的反应扩散模型。

4、反应扩散模型的离散化处理

将建立的红、绿、蓝三幅二维单原色运动模糊视频监控图像去除运动模糊的反应扩散模型采用差商逼近法进行离散化处理，构成离散化的视频监控图像去除运动模糊模型。

5、输出去除运动模糊后的视频监控图像

采用迭代的方法对红、绿、蓝三幅二维单原色运动模糊视频监控图像进行处理，得到红、绿、蓝三幅二维单原色去除运动模糊后清晰的视频监控图像，将红、绿、蓝三幅二维单原色视频监控图像合成一幅彩色视频监控图像，输出。

在本发明的图像的量化步骤2中，采用直方图拉伸方法进行图像的量化处理为：