基于边缘模糊频谱特征的散焦参数估计方法
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摘 要：退化图像复原的关键在于点扩散函数（PSF）的准确估计，针对散焦模糊图像点扩散函数参数未知的情况，提出一种基于图像边缘模糊频谱特征的参数估计方法。首先分析基本边缘经模糊退化后的频谱特征，进而构建了自然图像的边缘模型作为参考图像，通过在连续的散焦值范围内计算与待测模糊图像频谱的最大相似性，以获取散焦参数估计值。实验结果表明，所提方法能够适用于大尺度模糊图像的参数估计问题，且具有较强的抗噪性能。
关键词：散焦模糊；图像边缘；参数估计；抗噪性；频谱相关
0 引言
在成像系统中，由于照相机或摄像机等成像设备对焦不准而导致的散焦模糊图像，降低了其在刑侦、物证鉴定等领域的应用价值。基于此，采用数字图像处理技术从模糊图像中提取更多的有价值信息具有重要的现实意义。目前，国内外的许多专家和学者针对散焦模糊图像的复原已经做了大量的研究[1-5]。采用先估计点扩散函数（Point Spread Function， PSF），然后选择相应滤波器的复原方法，由于其结构简单、运算高速而被广泛使用。这类方法的有效性取决于PSF参数的准确估计。具体到散焦模糊参数的估计，代表性的方法有：利用模糊图像显著的频谱特征，在频域检测零点的方法[6-7]；在限定的参数取值范围内，遍历寻找最优解的方法[8-10]；基于倒谱域极小值点与散焦模糊参数关系的估计方法[11-12]；二次模糊频域相关性方法[13]以及带参考图频谱相关的参数估计法[14]。零点检测法和倒谱域方法受噪声的影响较大，最优解法的有效性取决于最优判据的选择，相关系数分析方法可以较少的计算量达到较好的自动识别精度，基于参考图像频谱相关的方法区别于以往由模糊图像自身提取信息估计参数，转化为与参考图像的匹配问题，达到了较高的精度。
本文提出一种基于图像边缘模糊频谱特征的散焦模糊参数估计方法，可以适用于大尺度模糊图像的参数估计问题，且抗噪性能进一步得到提升。
1 模糊图像的退化模型
模糊图像的退化模型通常用PSF描述。设f（x，y）为原始图像，h（x，y）是点扩散函数，n（x，y）表示噪声项，g（x，y）为退化图像，那么线性移不变系统的退化模型[10] 可表示如下：
5 结语
本文在分析基本边缘散焦模糊退化频谱特征的基础上，结合前期带参考图频谱相关性参数估计算法，提出了基于边缘模糊频谱特征的散焦模糊参数估计方法。通过对仿真模糊图像和带噪模糊图像进行参数估计。实验结果表明，该算法能够适应大尺度模糊的参数估计，且抗噪性能得到进一步提升。
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