[发明专利]一种脉冲噪声模糊图像非线性复原方法及系统

权利要求书

1.一种脉冲噪声模糊图像非线性复原方法，其特征在于，所述脉冲噪声模糊图像非线性复原方法包括：

步骤一，对建立脉冲噪声模糊图像的退化机理模型，确定优化框架；具体包括：存在脉冲噪声的模糊图像非线性退化模型所示：

其中，x为原始清晰图像，K为已知模糊核，为未被噪声污染的模糊图像，H代表图像进一步被脉冲噪声污染的过程，y为最终退化后的图像；

根据上述退化模型，确定如下优化模型：

其中Ψ(Kx-y)为数据项，为图像先验项即正则化项；

步骤二，构造用于建模脉冲噪声的数据项；具体包括：

(1)选取如下非线性函数剔除椒盐噪声的影响：

其中，a和b为函数参数，a控制着函数在截断处的非线性程度，b控制着截断点，x为像素点的灰度值；

(2)联合L1范数和上式所示的非线性函数构造如下式所示的数据项：

其中i是像素索引；

步骤三，选取图像先验项，结合数据项构造脉冲噪声模糊图像非盲目反卷积模型；

先验项依据图像梯度稀疏先验构造：

则非盲反卷积模型：

其中，λ_x为正则化项权重；

步骤四，利用迭代重加权最小二乘算法和共轭梯度法对非盲目反卷积模型进行数值优化求解，得到复原图像；

所述非盲目反卷积模型求解方法具体包括：

(1)将非盲反卷积模型变形为如下式所示的加权最小二乘形式：

其中，λ_x为正则化项权重；W，W_h和W_v为权重对角矩阵，其对角元素的值计算如下所示：

其中，i为矩阵元素索引，T'(|(Kx-y)_i|)为非线性函数T(|(Kx-y)_i|的导函数；

(2)对最小二乘形式的非盲目反卷积模型中的能量函数求导，并令导数等于0，得到如下线性方程：

令b＝K^TW²y，A是对称正定矩阵，利用共轭梯度法计算所述线性方程。

2.一种实现权利要求1所述脉冲噪声模糊图像非线性复原方法的信息数据处理终端。

3.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1所述的脉冲噪声模糊图像非线性复原方法。

4.一种用于实现权利要求1所述脉冲噪声模糊图像非线性复原方法的脉冲噪声模糊图像非线性复原系统。