[发明专利]一种根据图像频谱信息提取模糊核先验的单透镜成像方法

说明书

技术领域：

本发明属于图像处理领域，主要涉及图像去模糊，特指一种根据图像频谱信息提取模糊核先验的单透镜成像方法。

背景技术：

单透镜是现代光学成像系统如单反相机(Single Lens Reflex,SLR)镜头的最基本器件，随着人们对图像质量要求的不断提高，镜头的精密程度也随至日益增加。日益复杂的镜头设计旨在弥补单透镜所造成的像差(Aberrations),像差即实际光学系统与理想光学系统之间的偏差，会导致图像模糊。光学像差包括色差、球差、慧差、像散、场曲和畸变等[1]。所有球面形状的单镜片都会产生上述光学像差，不能应用直接应用在高分辨率、高质量的摄影当中，因此设计光学成像系统时需要在光圈大小、焦距、图像失真限制以及镜头成本等参数之间权衡。单反相机的镜头可能包含数十个镜片的组合，但是组合镜头的设计在提高成像质量的同时，大大提高了镜头的成本，目前镜头已经成为单反相机最昂贵的组件。而且组合镜片的设计也增加了镜头的体积和重量。昂贵的价格、笨重的体积，这些因素既影响了单反相机向大面积用户推广，也给人们的日常生活带来了不便。因此，在保持高质量成像的同时，如何缩小单反镜头的体积以及降低其制造成本，是未来单反相机镜头设计的主流方向之一。

近年来随着计算机、光学、传感器等先进技术以及计算机视觉等基础理论的发展，一种新的摄影技术逐渐形成——计算摄影。计算摄影结合了大量的计算、数字传感器、现代光学、激励器、探测器以及巧妙的光线来摆脱传统相机的限制，并且能够创造新颖的图像应用。受到计算摄影机技术的启发，单透镜成像成为近年来镜头设计研究的一个新的方向[2]。如图1所示，采用普通的单透镜代替复杂的光学器件，对于该单镜片所产生的像差模糊，尝试通过成熟的图像复原等计算摄影技术来消除，可以同样达到或接近复杂镜头的成像效果。

现有的图像复原算法的流程图如图2所示，对于要去模糊的模糊图像，一般首先通过盲卷积图像复原算法估计出模糊核，这个过程一般通过相对简单的非盲卷积图像复原算法，利用迭代优化方法对模糊核和潜在清晰图像进行交替估计，然后再利用相对复杂的非盲卷积图像复原算法得到最终去模糊后的清晰图像。

较为常用的盲卷积图像复原算法是基于最大后验概率的盲卷积图像复原方法，在最大后验概率的框架下，盲复原问题的统计学模型可以表述为：

arg max p(k,l|b)=arg maxp(b|l,k)p(l,k)p(b)---(1)]]>

其中，b是模糊图像，l是清晰图像，k是模糊核。在这里假设l、b、k之间相互独立，并且考虑到模糊图像的一切信息都是已知的，于是有

p(k,l|b)∝p(b|l,k)p(l)p(k)   (2)

公式(2)中，左边的项即为所期望的后验估计。如果对公式(2)左右两边同时取负对数，则可以得到

-logp(k,l|b)＝-logp(b|k,l)-logp(l)-logp(k)   (3)

公式(3)中可以更清晰地表示为