【摘要】：針對顯微圖像盲復原算法存在的計算量大、振鈴效應以及噪聲敏感的問題,提出貝葉斯框架下兩次引導濾波的快速盲復原算法。利用顯微圖像成像原理中基于深度信息估計點擴展函數(shù)的概率模型,構(gòu)建了貝葉斯框架下盲復原的最小優(yōu)化問題;通過分析最大后驗概率的最小優(yōu)化問題求解過程,推出了實施引導濾波器可快速求解優(yōu)化問題的結(jié)論;為有效去除振鈴和噪聲,設計了兩次引導濾波的求解方案,其將第一次引導濾波求解的結(jié)果作為優(yōu)化問題的二次輸入。實驗結(jié)果表明,復原結(jié)果的像素誤差率約為0.04,較常用盲復原算法的復原準確度提高了約20%,運行時間也大幅縮短,該方法能有效應用于顯微視覺下微裝配散焦圖像盲復原的工程實踐中。
[Abstract]:In order to solve the problems of large amount of computation, ringing effect and noise sensitivity in the blind restoration algorithm for microscopic images, a fast blind restoration algorithm based on two guided filtering is proposed. Based on the probability model of estimation point spread function based on depth information in microscopic image imaging principle, the minimum optimization problem of blind restoration in Bayesian framework is constructed, and the conclusion that the implementation of guided filter can solve the optimization problem quickly is derived by analyzing the solving process of the minimum optimization problem with maximum posterior probability. In order to effectively remove ringing and noise, a scheme of twice guided filtering is designed, which takes the result of the first guided filtering as the secondary input of the optimization problem. The experimental results show that the pixel error rate of the restoration result is about 0.04, which is about 20% higher than that of the common blind restoration algorithm, and the running time is also greatly shortened. This method can be effectively applied to the engineering practice of blind restoration of micro-assembly defocus image under microscopic vision.
【作者單位】： 西南財經(jīng)大學經(jīng)濟信息工程學院;四川師范大學工學院;寧夏大學信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金重大項目(91218301);國家自然科學基金青年基金(61502396) 寧夏自然科學基金(NZ15054) 西南財經(jīng)大學中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(JBK150503);西南財經(jīng)大學中央高�；究蒲袠I(yè)務費青年教師成長項目(JBK170136) 互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新及監(jiān)管四川省協(xié)同創(chuàng)新中心資助項目
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2526329