一種新型目標(biāo)圖像去模糊方法

沈千里，陳　曉

(南京信息工程大學(xué) a.電子與信息工程學(xué)院；b.大氣環(huán)境與裝備技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210044)

一種新型目標(biāo)圖像去模糊方法

沈千里a，b，陳曉a，b

(南京信息工程大學(xué)a.電子與信息工程學(xué)院；b.大氣環(huán)境與裝備技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210044)

摘要:針對現(xiàn)有的圖像去模糊法存在著細節(jié)紋理失真、銳化效果不顯著、平滑區(qū)域去模糊效果欠佳等不足，提出一種基于自適應(yīng)閾值和改進梯度算子的新方法，該法首先對原圖像素進行全掃描提取得到自適應(yīng)閾值，然后建立像素點增強方程，再將增強后的點進行新梯度算子濾波，最后重組像素得到增強圖像，仿真結(jié)果驗證了該法在增強銳化的同時，保護了圖像的細節(jié)和平滑區(qū)域像素等信息。

關(guān)鍵詞:圖像去模糊；自適應(yīng)軟閾值；梯度新算子；對稱；對角

近年來，圖像去模糊增強在各應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展迅速，例如在視頻播放器影片畫質(zhì)調(diào)整、航海遙感遙測[1]、紅外圖像預(yù)處理、水下圖片勘測等。其技術(shù)核心是使待測圖片的清晰度、對比度、視覺整體效果較原圖有提高。

很多學(xué)者此前做了大量工作，張格森[2]等提出一種新型圖像局部特征快速匹配方法，結(jié)合了相似性分析和隨機抽樣隨機性，提升了圖像局部特征匹配的正確率。雷蕓[3]提出一種中值預(yù)濾波的非局部平均去噪算法，將噪聲點進行中值濾波，后對部分去噪圖進行非局部平均法，提高了去噪中的細節(jié)保真度。賈宏光[4]等人提出一種基于廣義線性運算和雙邊濾波的紅外圖像增強法，將圖像分成基礎(chǔ)層、細節(jié)層等，然后進行圖像自適應(yīng)放大得到增強圖像；楊柱中[5]等人提出一種基于分?jǐn)?shù)階微分的算法，通過近似構(gòu)造分?jǐn)?shù)階微分掩膜構(gòu)造得到Tiansi算子處理后得到增強圖像。錢小燕[6]提出一種引導(dǎo)濾波紅外圖像預(yù)處理方法，設(shè)計出一種濾波，將引導(dǎo)濾波[7]的細節(jié)融入輸入圖像，達到較好的處理效果。BABU[8]提出一種均值方差調(diào)整的新算法，通過均值方差計算出像素點函數(shù)的最佳參量值，來進行相機照片的去噪增強。ZuoW[9]等人提出一種針對紋理細節(jié)的新型梯度直方圖保護法，提出的TEID方法保護了原圖的梯度分布，并將其融入到含噪圖的框架內(nèi)。文獻[10]提出一種新的自適應(yīng)窗口中值濾波法，增加了檢測噪聲點的準(zhǔn)確性，提高了去噪性能。文獻[11]提出一種具有自適應(yīng)性的三維分?jǐn)?shù)階微分增強算法，提高了圖像增強的效能。小波利用多分辨特性對圖像進行分解和重構(gòu)，也已成為圖像去模糊增強中的熱門。

1改進法的重要基礎(chǔ)理論

1.1硬閾值法

硬閾值法首先對圖像進行小波分解，常用的是symN及coifN小波系，得到了小波分解結(jié)構(gòu)c，然后測出c的尺寸sizec，通過循環(huán)因子c(i)的掃描，設(shè)置一個固定的硬閾值T，將每個c(i)與T進行比較，有

(1)

式中：a與b分別為增強因子，a>1,b∈(0,1)；T為設(shè)定的灰度硬閾值，通常為一固定值。此時，將c(i)新值通過二維小波重構(gòu)方式得到增強效果圖。

1.2直方圖均衡

直方圖均衡化本質(zhì)上是像素點運算，通過函數(shù)變化，擴展灰度值的動態(tài)范圍，使得圖像像素點的灰度級分布更加均衡，圖像的質(zhì)量得到提升。列出原始圖像灰度級rk，并統(tǒng)計出原圖各灰度像素數(shù)nk。計算原始直方圖各概率：pk=nk/N。計算累計直方圖：sk=∑pk，通過取整、映射，得到新直方圖各灰度級像素nk/N[12]。

1.3三維塊匹配

塊匹配算法是近年來興起的一種圖像增強技術(shù)，三維塊匹配(BM3D)[13]是其中重要的組成部分。該方法對圖像像素塊的相似度分成若干個圖像塊組，假設(shè)分成了n個組，對每個組進行聯(lián)合濾波得到n個估計值，用n個估計值來進行新像素的重構(gòu)。

2改進法流程

經(jīng)典法雖然在對比度，灰度色度調(diào)整上較原圖有所提升，但是處理后的圖像清晰度下降，邊緣點、角點、色度跳變點失真，同時在增強去模糊過程中改變了圖像的原有攜帶信息，造成紋理細節(jié)損失，所以必須對經(jīng)典法加以改進。

2.1自適應(yīng)加權(quán)均值閾值

經(jīng)典閾值法的固定硬閾值存在著處理不同圖像時千篇一律的問題，使得不同圖像仿真時效果差異很大，沒有自適應(yīng)性，本文提出一種自適應(yīng)加權(quán)均值閾值，首先用size函數(shù)提取圖片文件的尺寸，記為m和n，然后定義和變量sum，與像素掃描點x(i,j)，i,j分別從1循環(huán)到m，n，將所有的x(i,j)相加得到sum，再除以m×n，得到自適應(yīng)平均像素閾值Tadaptive

(2)

2.2新增強因子增強

以Tadaptive為軟閾值，對待處理圖像進行逐點掃描，將每個像素掃描點x(i,j)與Tadaptive比較，提出一種新的增強因子方程，有

(3)

式中：d≥1,e>0,f∈(0,1]，g>0,為了能定量體現(xiàn)自適應(yīng)性，本文取新增強因子為

e=g=1

(4)

即新增強因子方程為

(5)

因此，每個y(i,j)的差異度提升，使圖像的對比度提高，圖像的灰度分布也更加合理。再將增強處理得到的像素點y(i,j)平鋪重組得到y(tǒng)，即

(6)

2.3新梯度算子銳化

y為重組后的圖像，接下來進行增強銳化處理。傳統(tǒng)的銳化方法雖增強突出了邊緣銜接處的清晰度，但其他區(qū)域內(nèi)的增強效果并不明顯，本文根據(jù)現(xiàn)有的一些算子與梯度理論，基于像素點與其周邊鄰域內(nèi)像素點的數(shù)學(xué)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)了鄰域內(nèi)對角元素的像素點與周圍連接度較高，且保真度較好，于是提出一種新算子。

現(xiàn)有Roberts算子，梯度模板如下

(7)

圖1　對稱梯度模板示意圖

現(xiàn)將原算子與對稱后算子結(jié)合，后與鄰域中心像素點y(i,j)進行加和，得到以下處理方陣，如圖2所示。

圖2　新算子示意圖

圖2是一個n×n的方陣，兩條對角線上的元素均為-1(中心元素除外)，中心元素的值為方陣行(列)數(shù)減1的值(去除中心元素)乘以2再減1，即

2(n-1)+1=2n-1

(8)

新算子為

y′(i,j)=(2n-1)y(i,j)-y(i-1,j-1)-…-

(9)

中心像素點是位置位于整個矩陣中心位置的點，令中心像素點為C(x,y)，有

(10)

取n=3，新算子模板、濾波因子為

(11)

也可以用方程式表示，即

y′(i,j)=5y(i,j)-y(i-1,j-1)-y(i-1,j+1)-

y(i+1,y-1)-y(i+1,j+1)

(12)

亦可表示為

(13)

因為該算子利用了Roberts算子的對稱與對角元素提取改進處理，故將該算子稱為新對角對稱梯度算子。緊接著，將新算子處理后的增強像素點y′(i,j)組合形成增強效果圖，即y′

(14)

2.4流程圖

為了更直觀體現(xiàn)本文算法，對方法進行概括后繪制了流程圖，如圖3所示。

圖3　本文算法流程圖

3仿真及分析

衡量圖像質(zhì)量的指標(biāo)有很多，如PSNR、SSIM、RMSE、清晰度[14]、對比度[15]、MAE等。清晰度(definition)反映圖像細節(jié)紋理反差與紋理特征復(fù)雜度，其值越大越好。

(I(i,j)-I(i,j-1))2}

(15)

式中：W×H為圖像分辨率(像素點數(shù))，就是像素點的橫向、縱向梯度平方和的加權(quán)均值。

這里還要介紹MAE，是平均絕對誤差，通過比較處理前后兩幅圖像對應(yīng)的矩陣的灰度值的差異度來體現(xiàn)，即

(16)

式中：m與n分別代表圖像對應(yīng)矩陣的長度與高度。Δ越小，代表兩個矩陣的灰度差異越小，從側(cè)面體現(xiàn)出算

法對圖像細節(jié)紋理保護性能越好。

本文分別選取硬閾值法、直方圖均衡和本文算法進行實驗，分別提取若干圖像進行實驗。選取lena.bmp，cameraman.tif，rice.png(256×256)進行操作，3種方法的處理結(jié)果及原圖如圖4所示。

圖4　各原圖及各方法增強效果比較

從圖4看出，各原圖均是目標(biāo)明顯的圖片，可是3幅原圖的目標(biāo)圖像背景都模糊，清晰度有待提高，3幅圖的清晰度與灰度分布均有提升空間。rice圖目標(biāo)是要是大米谷粒，cameraman圖主要是攝影師與背景建筑物，lena圖主要是人臉及其輪廓。

從圖4還可以看出，本文法的增強效果與整體處理效果好于其他方法，既有突出邊緣、輪廓、灰度跳變點的銳化效果，平滑區(qū)域的清晰度也較原圖有所上升，達到了增強的效果。直方圖均衡雖調(diào)整了圖像的灰度分布，但輪廓邊緣并未突出，在處理lena圖與cameraman圖中出現(xiàn)了圖像白化現(xiàn)象，無疑破壞了圖像的部分細節(jié)紋理，且缺乏明顯的銳化效果，而硬閾值法雖提高了圖像的對比度，但圖像模糊化，對于觀測者而言，沒有突出目標(biāo)顯示，如cameraman圖中，攝影師背景中的建筑物已模糊不清，且人的輪廓也模糊化。而BM3D法中，圖像出現(xiàn)了塊模糊的情況，銳化增強效果有著較明顯不足。

為了進一步量化各方法增強效果及程度，采用MATLAB仿真得到各法的增強指標(biāo)，如表1所示。

表1各方法處理不同圖片的增強指標(biāo)數(shù)據(jù)表

算法lena.bmpMAEdefinitioncameraman.tifMAEdefinitionrice.pngMAEdefinition硬閾值法121.8265574.1751118.02941.0770×103111.2472672.4091直方圖均衡25.78571.0094×10323.06421.4028×10335.12491.994×103BM3D6.2245247.05835.5500533.48317.5209291.3371本文算法21.20744.8728×10322.67827.234×10331.80968.185×103

MAE反映圖像間的差異度，本文中即去模糊前后的誤差度，越低代表去模糊過程保真效果越好，清晰度反映的是去模糊后的圖像的清晰程度，去模糊是模糊化圖像部分細節(jié)的還原，清晰度同時體現(xiàn)模糊化細節(jié)的復(fù)原程度，體現(xiàn)了本文算法在細節(jié)紋理保真方面的優(yōu)勢與特點，若去模糊不能保持圖像的細節(jié)紋理與信息，則那樣的去模糊方法是沒有意義的。

由表1可知，從MAE這個指標(biāo)看，BM3D法最低，從definition(清晰度)這個指標(biāo)看，本文算法最高，說明本文算法的增強圖像清晰度較其他三種方法有明顯提高，而MAE為四種方法中的第二低，綜合情況看，本文算法的保真度也較好，體現(xiàn)了銳化增強的良好效果。

本文算法良好的保真性能是通過圖像的呈現(xiàn)與指標(biāo)數(shù)值體現(xiàn)出來，即使得目標(biāo)圖像及背景更加凸顯，細節(jié)紋理更加清晰，較好地去除原圖的模糊圖像塊與輪廓，達到了去模糊的效果。

4結(jié)束語

現(xiàn)有的圖像去模糊增強法在一定程度上的確提升了圖像的視覺觀感，但是存在著紋理細節(jié)失真，灰度色度與處理原圖差異太大，部分邊界點、線、面、平滑區(qū)域處模糊化等問題，本文根據(jù)經(jīng)典濾波法的增強因子思想、梯度算子銳化思想等原理進行創(chuàng)新與改進，提出了改進法，其創(chuàng)新點在于：真正設(shè)置出了與圖像灰度值、分布情況緊密相連的自適應(yīng)加權(quán)均值閾值，實現(xiàn)了對不同圖像的增強去模糊，提出了新的梯度算子，更好地保護了圖像邊緣及其他平滑區(qū)域的灰度分布及紋理細節(jié)，同時產(chǎn)生銳化這一必要結(jié)果。仿真結(jié)果證明，該方法提升了增強圖像的效果，提高了增強圖像的質(zhì)量、清晰度與視覺感受，體現(xiàn)了圖像去模糊增強的應(yīng)有的作用，具有較強的應(yīng)用鄰域與發(fā)展前景。

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Newtypeoftargetimagedeblurringmethod

SHENQianlia，b，CHENXiaoa，b

(a. College of Electronic and Information Engineering；b. Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044，China)

Abstract:Because of the drawbacks including detail texture distortion， lack of sharpening effect and shortage of the smooth area for the state-of-the-art method， an improved algorithm based on adaptive threshold and the gradient operator of the new method is proposed. The first step is to scan the extracted pixels of the original image to get the adaptive the threshold， then to establish pixels enhancing equations and use the new gradient operator filtering. Finally the enhanced image pixels is restructured. The stimulation results show that at the same time of enhancing sharpening， it protects the image detail，smooth area pixel information and so on.

Key words:image enhancing； adaptive threshold； new gradient operator； symmetry； diagonal

中圖分類號:TN391

文獻標(biāo)志碼:A

DOI：10.16280/j.videoe.2016.06.004

基金項目：江蘇省第十一批“六大人才高峰”高層次人才項目；江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科11期建設(shè)工程項目

作者簡介：

沈千里(1990— )，碩士生，研究方向是圖像處理；

陳曉(1974— )，博士，教授，研究方向是圖像處理、視頻編碼和信號處理等。

責(zé)任編輯：時雯

收稿日期：2016-02-02

文獻引用格式：沈千里，陳曉.一種新型目標(biāo)圖像去模糊方法[J].電視技術(shù)，2016，40(6)：17-21.

SHENQL，CHENX.Newtypeoftargetimagedeblurringmethod[J].Videoengineering，2016，40(6)：17-21.