基于遗传算法的散焦模糊图像辨识及恢复方法

第26卷第4期 v01．26No．4 长春师范学院学报(自然科学版) J㈣nalofcIm“gchmNormalUnivewity{Natural,Seience 2007年8月 Aug．2007 基于遗传算法的散焦模糊图像辨识及恢复方法 杨 鑫，高 红 (长春师范学院信息与技术学院，吉林长春130032) [摘要】根据散焦模糊图像的特点，本文提出了一种使用遗传算法确定散焦模糊图像退化模型参数 的方法，给出了该算法的具体步骤，并据此对模糊图像进行了恢复，实验证明了该方法的可行|生。 [关键词】散焦图像；遗传算法；图像恢复 [中围分类号】TF391 [文献标识码】A [文章编号】1009一178X(2007)04一0092-02 1引言 图像复原(hm龄Restoration)是数字图像处理中的一个重要分支，也一直是图像处理中的一个难点。它 的主要目的是改善给定的图像质量，利用退化现象的某种先验知识来重建或恢复原有图像。各种退化图像的 复原都可归结为一种过程，具体地说就是把图画模型化，并且采用相反的过程进行处理，以便恢复出原图像。 由于盲目复原问的求解很困难，如果可能，我们总是先估计退化函数，这对许多实际问题是可行的。 图像降晰是一个物理过程，在许多情况下退化函数可以从物理知识和观测图像来辨识，特别是最常见的退化 函数只有有限的几种，这可以简化一大类退化函数辨识的问题，如果退化函数的类型是未知的，则辨识问题 仍然是一个难题。 本文对散焦图像的模糊辨识问题进行了研究，提出了一种基于遗传算法的散焦模糊半径辨识方法。其基 本原理可概述如下：散焦模糊图像的退化模型可抽象为一圆盘函数，其对应的圆盘半径是唯一的退化模型参 数(称之为模糊半径)。首先利用模糊图像的傅立叶变换图像估计散焦半径的大致范围，然后利用遗传算法进 行搜索。确定散焦模糊半径。根据本文方法对散焦模糊图像进行了试验，结果明该方法是可行而且有效的。 2散焦模糊退化函数 图像进行恢复处理通常需要根据一定的图像退化模型来进行，原图像f(x，Y)与散焦模糊图像的gx， Y)之间的关系可以用下式来表示： g(*，Y)=“*，Y)*h(x，Y)4-n(x，Y) 其中n(x，Y)为随机噪声，h(x，Y)是散焦成像系统的点扩散函数。 几何光学的分析表明，光学系统散焦造成的图像降晰相应的点扩散函数是一个均匀分布的圆形光斑，退 化函数可以表达为 “Ⅵ)：f专鲥∥∥ LO 其它 式中，r是散焦斑半径，即我们需要辨识的参数。 3散焦模糊半径的确定 3．1散焦模糊半径的范围估计 根据散焦模糊图像的特点，如果降晰图像的信噪比较高，可以观测图像的 傅立叶变换在频域图上能够观察到圆形的轨迹，然后可以从该图估计散焦半径的大致范围。然后通过遗传算 法得到散焦半径的精确值。 3．2使用遗传算法得到散焦模糊半径 遗传算法作为一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法，模拟 了自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、杂交和突变现象。在利用遗传算法求解问题时，它将问题的求解 表示成“染色体”，即个体，从而构成一群“染色体”。并将它们置于问题的“环境”中，从中选择出适应环 境的“染色体”进行复制，通过交叉、变异操作产生出新一代更适应环境的“染色体”群，这样一代一代不 断进化，最后收敛到一个最合适环境的个体上，求得问题的最优解。 遗传算法的主要有：编码、初始群体的产生、染色体适应度的评价、遗传操作设计(选择、交叉、 [收稿日期]2007—03一培 [作者简介]扬鑫(197s一)，女，吉林榆树人，长春师范学院信息技术学院讲师，从事信息技术研究。 ·92· 万方数据 变异)和控制参数设计。用遗传算法进行散焦模糊半径的估计，可采用如下方法： (1)染色体编码。根据所求的模糊半径特点，我们采用浮点数编码方法。例如，上图中我们估计散焦模 糊半径的取值范围为[6，12]，由于计算精度取小数点后2位数即可，为达到这个精度，每个变量要用 6位长的二进制编码符号串来表示。这是因为9<6／0．01<10，这样每个个体必须用lO位长的二进制编码符 号串表示。 (2)适应度函数。遗传算法总是将适应度较高的个体遗传下来，本问题将适应度函数取为： mF(Z)蚶；c一8g—h*正9： 式中6是个体i代表的推测恢复图像，g是观测到的退化图像，h为退化过程，*代表卷积，c是目标函 数的最大值。 通过每一个搜索到的散焦半径值，可以确定点扩散函数，通过上式计算该散焦半径值对应的适应度值。 这样求取最佳的散焦模糊半径，可以看成最大化E(6)的过程。这样，将散焦模糊半径的辨识问题转化成 了遗传算法的寻优问题。 (1)选择合适的参数。为了减小计算工作量，提高搜索速度，同时又能搜索到最优结果，避免收敛到局 部稳定点，通过实验，参数取下列数值比较合适。群体个数取30，交叉概率为0．8，变异概率为0．Ol，运行 代数为100代。 (2)遗传操作。随机产生30个估计范围内的初始解作为初始群体，计算适应度函数及选择概率，选择 操作采用最优保存策略进化模型，确保搜索过程收敛于最忧个体，再通过交叉、变异运算，提高局部搜索能 力，一代一代不断繁殖、进化，逐步得到最佳的散焦模糊半径值。 4计算机模拟结果 我们采用本文的算法对散焦图像进行恢复，实验中，选定大小为256．X-256的256色灰度图像，根据退 化模型，我们先用计算机模拟产生散焦模糊图像(图2)，通过散焦模糊图像的傅立叶变换估计散焦半径的 取值范围在[6，lO]之间，通过遗传算法确定的散焦模糊半径是7．5，然后采用逆滤波方法进行图像复原， 可以看到该散焦半径值与实际散焦模糊半径值7．2相比，在恢复效果上没有明显的区别，这个结果表明，本 文的算法是有效的。 ， 图1原始图像 图2散焦模糊图像 目3采用本文算法恢复图像 [参考文献】 [1]王旭辉，郭光亚．二维匀速运动模糊图像恢复J可题的研究[J]．计算机应用，2000，20(10)，25—28． [2]容观澳．计算机图像处理[M]．清华大学出版社，2000，190一194． [3]毋立芳，李眷林．二值运动模糊图像参数提取[j]．北京工业大学学报，1996，22(4)，122—127． [43丁毅．散焦模糊图像的恢复技术【OB／EL]．hup：l／xautdiph．51．ne93一paper／source—files／eft一应t噼／3一讲一1一recovery／l一2．Pdf [5]肖永利．基于散焦图像的运动物体位移及姿态参数测量[J1．测控拄术，200l，(5)． [6]王晓平，曹立明．遗传算法理论应用及软件实现[M]．西安交通大学出版社，2000． IdenlificafionofDefocusBlurredImageBasedonGeneticAlgorithmandItsRestoringMethods YANGXin，GAO]tong (01旧ngcllunNormalUniversity，Changchun130032，Cllim) Abstract：AccordingtothecharacteristicsofdefocusbluIredima舻，thispaperputforwardamethodbased011geneticalgor fithmtodeterminethemodelparametersofthedegradeddefocusblurredinmge，andgavetheCOHCl_eteprocessofthisalgo— rithm。Usingthismethod，wews眦theblurredi噼．E掣imcntresultsⅢ正mthefeasibilityof。{Irapproach， Keywords：defocusima咿；geneticalgorithm；inm萨restoration 93· 万方数据 基于遗传算法的散焦模糊图像辨识及恢复方法 作者： 杨鑫， 高红， YANG Xin， GAO Hong 作者单位： 长春师范学院信息与技术学院,吉林长春,130032 刊名： 长春师范学院学报（自然科学版） 英文刊名： JOURNAL OF CHANGCHUN NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE) 年，卷(期)： 2007，26(4) 引用次数： 1次 参考文献(6条) 1.王旭辉.郭光亚 二维均速运动模糊图像恢复问题的研究[期刊论文]-计算机应用 2000(10) 2.容观澳 计算机图像处理 2000 3.毋立芳.李春林 二值运动模糊图像参数提取 1996(4) 4.丁毅 散焦模糊图像的恢复技术 5.肖永利.张琛.王志坤 基于散焦图像的运动物体位移及姿态参数测量[期刊论文]-测控技术 2001(5) 6.王晓平.曹立明 遗传算法理论应用及软件实现 2000 相似文献(0条) 引证文献(1条) 1.赵琳.金伟其.陈翼男.苏秉华 基于微分图像自相关的离焦模糊图像盲复原[期刊论文]-光学学报 2008(9) 本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_ccsfxyxb-z200704024.aspx 下载时间：2009年12月24日