[发明专利]基于视觉显著性的局部运动去模糊方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于视觉显著性的局部运动去模糊方法、装置及存储介质，方法包括：采用流行正则化随机游走显著性检测模糊区域的显著图，将检测结果用于标记图像中的模糊区域；采用基于遗传的大津法对显著图进行二值化操作，将模糊前景与清晰背景分割成不同的图层，获取到前景、背景分割二值化图像；将得到的二值化图像带入基于MAP框架的图像去模糊模型进行优化，迭代估计初始模糊核和潜在图像；列出初始模糊核和潜在图像的先验，并基于迭代加权最小二乘对初始模糊核和潜在图像求解；采用改进的自适应引导滤波对求解结果进一步优化，保持图像的边缘信息。

技术领域

本发明涉及图像运动去模糊技术，属于图像处理领域，尤其涉及一种基于视觉显著性的局部运动去模糊方法、装置及存储介质。

背景技术

运动模糊图像是由于摄像机与运动物体在曝光时间内有相对运动而产生的模糊，图像的模糊导致无法看清想要观察的目标物体，或者从图像中获取有价值的信息。而且拍摄过程是短暂并且不易复制重现的，很多情况下不能重新拍摄以获得清晰的图像，因此运动模糊的复原技术的研究就变得尤为重要，它应用于道路视频监控、工业生产、刑事侦查、天文观测、及军事卫星跟踪等领域。

近年来，运动模糊图像复原方法已经取得了很大的进展，但这类方法对于局部模糊图像复原问题仍存在一定的局限性。由于前景与背景成像过程不同，使得全局一致的模糊模型不能很好的建模图像形成过程，并且由于物体的快速运动，会造成模糊是突然变化的，因此一些基于相机抖动建模的非一致去模糊方法对于这种局部运动模糊问题也不能很好的处理。还有一些现有的方法通过建立混合相机系统来获取运动物体的额外信息，但这类方法需要精心设计的硬件支持。

此外，还有一些基于图像分割的局部运动模糊图像复原方法，这些方法很大程度的依赖分割质量，如果分割不精确则不会得到很好的图像复原效果，无法满足实际应用中的多种需要。

发明内容

本发明提供了一种基于视觉显著性的局部运动去模糊方法、装置及存储介质，本发明提高了图像的清晰度，复原出了更高质量的清晰图像，有效的增强了图像的对比度和边缘细节，并解决了图像中模糊区域纹理信息丢失的问题，详见下文描述：

第一方面，一种基于视觉显著性的局部运动去模糊方法，所述方法包括：

采用流行正则化随机游走显著性检测模糊区域的显著图，将检测结果用于标记图像中的模糊区域；

采用基于遗传的大津法对显著图进行二值化操作，将模糊前景与清晰背景分割成不同的图层，获取到前景、背景分割二值化图像；

将得到的二值化图像带入基于MAP框架的图像去模糊模型进行优化，迭代估计初始模糊核和潜在图像；

列出初始模糊核和潜在图像的先验，并基于迭代加权最小二乘对初始模糊核和潜在图像求解；

采用改进的自适应引导滤波对求解结果进一步优化，保持图像的边缘信息。

在一种实现方式中，所述采用采用流行正则化随机游走显著性检测模糊区域的显著图具体为：

根据定位和消除错误边界的手段来优化边界所产生的影响，获取背景显著性值；

根据前景查询的显著性估计来优化单纯的背景查询；

基于随机游走模型，提出拟合约束，用于继承前景查询的显著性值，获取最终的显著性图。

在一种实现方式中，所述将得到的二值化图像带入基于MAP框架的图像去模糊模型进行优化具体为：

引入图像分割项l_i，将图像分割为不同的图层，对各个图层进行模糊核估计以及清晰潜像的恢复。

在一种实现方式中，所述改进的自适应引导滤波具体为：

采用加权最小二乘滤波器WLS构造引导图像：