專利名稱：基于實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及改善視頻圖像序列成像質(zhì)量的圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
研制高質(zhì)量的光電成像系統(tǒng)一直是人類不懈的追求，但是任何成像系統(tǒng)，都不可避免的受到外界環(huán)境和系統(tǒng)本身的影響而使其圖像降質(zhì)。以改善圖像質(zhì)量為目的的圖像復(fù)原理論，自20世紀(jì)60年代就已成功應(yīng)用于空間探測；至今歷經(jīng)數(shù)十年的發(fā)展，圖像復(fù)原受到國內(nèi)外的廣泛研究，其相關(guān)的算法和技術(shù)也逐漸成熟。而盲圖像復(fù)原是當(dāng)前圖像復(fù)原領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，其目的是在成像系統(tǒng)點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)(又稱圖像退化或降質(zhì)函數(shù))未知或不完全確知的情形下，利用所觀測的降質(zhì)圖像對目標(biāo)圖像和系統(tǒng)點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)圖像的復(fù)原重建從而提高圖像質(zhì)量。由于無需確定的系統(tǒng)點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)，相對經(jīng)典的圖像復(fù)原，盲圖像復(fù)原適應(yīng)性更強(qiáng)，應(yīng)用領(lǐng)域更為廣泛。有關(guān)盲圖像復(fù)原的原理性內(nèi)容可以參見“Blind image deconvolution theory andapplications，，, Patrizio Campisi and Karen Egiazarian, 2007。圖像降質(zhì)和盲復(fù)原過程見圖I。但由于反卷積過程的不可逆性和噪聲引入的病態(tài)性，較為有效的盲圖像復(fù)原算法一般具備計(jì)算量大且復(fù)雜度高的特點(diǎn)，從而導(dǎo)致處理時間較長且硬件實(shí)現(xiàn)難度大，不能滿足工程領(lǐng)域中的實(shí)時性要求。文獻(xiàn)報(bào)道顯示，多數(shù)圖像復(fù)原技術(shù)只成功應(yīng)用于天文觀測，顯微技術(shù)，醫(yī)學(xué)成像等實(shí)時性要求極低的場合甚至事后處理，且通常以大型的多機(jī)系統(tǒng)和軟件平臺實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的處理算法。而目前集成度較高的光電系統(tǒng)，其成像速度已可以達(dá)到數(shù)百幀每秒且分辨率不斷提高。若要在系統(tǒng)中同步地使用盲圖像復(fù)原技術(shù)，既需要更加高效快速的復(fù)原算法，又離不開高實(shí)時性的硬件計(jì)算技術(shù)。由于上述問題的存在，盲圖像復(fù)原技術(shù)實(shí)時應(yīng)用于高幀頻高分辨率圖像的像質(zhì)改善，成為一個很重要的研究課題。其中涉及到改進(jìn)盲復(fù)原算法使其計(jì)算速度加快、降低硬件系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度使其具備實(shí)時性能，以及硬件處理平臺的小型化等技術(shù)難點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為為克服圖像復(fù)原技術(shù)工程應(yīng)用實(shí)時性差的缺點(diǎn)，在高速成像場合利用盲圖像復(fù)原技術(shù)改善圖像質(zhì)量，提供了包括一系列高速圖像處理算法和小型化圖像處理平臺結(jié)構(gòu)在內(nèi)的核心解決方案，在一定程度上滿足了工程中的實(shí)時盲圖像復(fù)原要求。本發(fā)明技術(shù)方案為一種基于實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)，采用以 高速圖像處理算法為核心的實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)和多核并行處理結(jié)構(gòu)，在小型化圖像處理平臺上實(shí)現(xiàn)視頻圖像的實(shí)時像質(zhì)改善。系統(tǒng)包括三個部分，分別為輸入數(shù)據(jù)分送器、輸出數(shù)據(jù)組合器和由多個圖像復(fù)原處理核組成的圖像復(fù)原處理陣列。輸入的視頻圖像序列，通過輸入數(shù)據(jù)分送器劃分為多路子序列并送入圖像復(fù)原處理陣列，然后由單個復(fù)原處理核完成一路圖像子序列的盲復(fù)原計(jì)算，最終將多路復(fù)原圖像子序列經(jīng)輸出數(shù)據(jù)組合器還原為高像質(zhì)的視頻圖像序列。
所述的輸入數(shù)據(jù)分送器，對輸入圖像序列y進(jìn)行n倍的幀頻下采樣，并對n路輸出子序列標(biāo)定編號yy i = I... n。所述的圖像復(fù)原處理陣列，由n個圖像復(fù)原處理核組成并標(biāo)定編號Pi，核Pi只處理圖像子序列Yi, i = I... n。所述的輸出數(shù)據(jù)組合器，按已標(biāo)定的編號，順序地從各復(fù)原處理核讀取單幀復(fù)原后圖像數(shù)據(jù)，并同步輸出。所述的圖像復(fù)原處理核，包含三個圖像處理模塊，按照預(yù)處理一盲復(fù)原一后處理的流程處理圖像數(shù)據(jù)。所述的圖像盲復(fù)原處理，先由觀測圖像的傅里葉變換頻譜的冪運(yùn)算直接估計(jì)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，再由維納濾波器進(jìn)行圖像復(fù)原。所述的盲圖像復(fù)原處理，利用實(shí)信號傅里葉變換的周期對稱性和數(shù)據(jù)共軛對稱性，完成二維FFT正/反變換的計(jì)算，其計(jì)算量和存儲需求約為常規(guī)方法的50%。所述的盲圖像復(fù)原處理，查找表的生成過程中，先利用圖像數(shù)據(jù)的分布特性對表格分段，再進(jìn)行非均勻的數(shù)據(jù)采樣。本發(fā)明的原理由于具有高計(jì)算復(fù)雜度的圖像復(fù)原算法與當(dāng)前硬件處理平臺的承載能力形成較大差距，故基于圖像復(fù)原技術(shù)的小型化系統(tǒng)難以實(shí)時處理視頻圖像數(shù)據(jù)。為解決這一問題，本發(fā)明分別完成了系統(tǒng)算法篩選改進(jìn)和處理結(jié)構(gòu)的硬件設(shè)計(jì)，使得本系統(tǒng)具備實(shí)時圖像復(fù)原能力。在系統(tǒng)算法方面，首先選取非迭代型的SeDDaRA算法并改進(jìn)，利用觀測圖像的傅里葉變換模值冪運(yùn)算提取降質(zhì)函數(shù)，維納濾波法完成圖像復(fù)原，并按照圖像預(yù)處理一圖像盲復(fù)原一圖像后處理的處理流程進(jìn)行復(fù)原，如圖3所示。同時，又對SeDDaRA算法中耗時嚴(yán)重的二維FFT正/反變換和冪函數(shù)運(yùn)算進(jìn)行計(jì)算方法的改進(jìn)。具體地包括，利用實(shí)信號傅里葉變換的周期對稱性和數(shù)據(jù)共軛對稱性，縮減約50%的計(jì)算量和存儲需求；使用查找表加快冪函數(shù)的運(yùn)算，并利用圖像數(shù)據(jù)的分布特性對表格分段量化，以減小查找表尺寸，提高查找表利用效率。在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方面，采用多核并行處理方式，以單片DSP芯片實(shí)現(xiàn)一個具有上述處理流程的圖像復(fù)原處理核，由多片DSP構(gòu)成高處理性能的圖像復(fù)原處理陣列。如圖2所示，在圖像數(shù)據(jù)傳輸過程中，輸入數(shù)據(jù)分送器將輸入的視頻圖像，降至圖像復(fù)原處理核可實(shí)時處理的幀頻后，送入圖像復(fù)原處理陣列，然后由輸出數(shù)據(jù)組合器將復(fù)原后同步圖像子序列，組合為具有原始輸入幀頻的復(fù)原圖像輸出序列，從而達(dá)到視頻圖像的實(shí)時復(fù)原。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比有如下優(yōu)點(diǎn)I、本發(fā)明采用實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)，將實(shí)時性較差的盲圖像復(fù)原技術(shù)應(yīng)用于視頻圖像處理場合以改善圖像質(zhì)量，在一定程度上滿足了工程中的實(shí)時處理要求，且改善后的圖像頻譜能量和對比度均獲得顯著提升；2、在硬件實(shí)現(xiàn)方面，本發(fā)明使用集成度較高的小型化圖像處理平臺和多核并行處理結(jié)構(gòu)，在降低系統(tǒng)功耗、體積和成本的同時獲得了易于擴(kuò)展升級的高速處理性能。


圖I為經(jīng)典的圖像降質(zhì)過程和復(fù)原處理示意圖；圖2為本發(fā)明設(shè)計(jì)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖3為本發(fā)明設(shè)計(jì)的圖像復(fù)原處理核及高速圖像處理算法示意圖；圖4為本發(fā)明改進(jìn)的SeDDaRA盲圖像復(fù)原算法流程示意圖。
具體實(shí)施方式
基于實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)，采用以高速圖像處理算法為核心的實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)和多核并行處理結(jié)構(gòu)，在小型化圖像處理平臺上實(shí)現(xiàn)視頻圖像的實(shí)時像質(zhì)改善。系統(tǒng)包括三個部分，分別為輸入數(shù)據(jù)分送器、輸出數(shù)據(jù)組合器和由多個圖像復(fù)原處理核組成的圖像復(fù)原處理陣列。每個圖像復(fù)原處理核，內(nèi)置三個處理模塊并按照圖像預(yù)處理一圖像盲復(fù)原一圖像后處理的流程實(shí)現(xiàn)盲圖像復(fù)原功能。該系統(tǒng)實(shí)施的關(guān)鍵在于對盲圖像復(fù)原算法的選取和改進(jìn)，以及系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。首先介紹本系統(tǒng)由輸入數(shù)據(jù)分送器、輸出數(shù)據(jù)組合器和圖像復(fù)原處理陣列構(gòu)成的頂層硬件結(jié)構(gòu)。如圖2所示，本系統(tǒng)采用了多核并行處理結(jié)構(gòu)，以保證系統(tǒng)的高數(shù)據(jù)吞吐量；同時，多核復(fù)原陣列的設(shè)計(jì)也使得系統(tǒng)易于擴(kuò)展，便于性能升級。系統(tǒng)的數(shù)據(jù)吞吐量上限Y Msps(兆樣本每秒)，主要取決于圖像復(fù)原處理陣列中核心個數(shù)n和單個圖像復(fù)原處理核數(shù)據(jù)吞吐量上限X Msps，而X主要由復(fù)原處理核中算法復(fù)雜度和DSP器件性能決定。系統(tǒng)數(shù)據(jù)吞吐量的計(jì)算公式如下Y = n*X因此，系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)量y應(yīng)小于Y或n*X。另外，為保證多核復(fù)原陣列的高速處理和系統(tǒng)數(shù)據(jù)正確的傳輸，在陣列的輸入和輸出端分別設(shè)計(jì)了輸入數(shù)據(jù)分送器和輸出數(shù)據(jù)
組合器。輸入數(shù)據(jù)分送器的主要功能是完成系統(tǒng)輸入圖像序列的降幀頻和各路子序列到復(fù)原處理陣列的傳輸。其主要工作原理是，先對遠(yuǎn)高于單核數(shù)據(jù)吞吐量上限的高幀頻輸入圖像序列I進(jìn)行n倍的幀頻下采樣，得到n路低頻圖像子序列，則每路子序列數(shù)據(jù)量yi (Yi= y/n)小于X Msps，從而保證了系統(tǒng)的實(shí)時處理；然后，分送器與每個圖像復(fù)原處理核進(jìn)行同步數(shù)據(jù)傳輸，即根據(jù)器件底層的物理連接標(biāo)定各處理核編號，按編號順序地將各路子序列中的每幀圖像輸入處理核。輸出數(shù)據(jù)組合器用于恢復(fù)經(jīng)復(fù)原處理陣列處理后的高幀頻輸入圖像序列，作為整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸出。主要工作原理是，按上述輸入分送器中已標(biāo)定的編號，順序地從各復(fù)原處理核存儲空間中讀取復(fù)原后圖像數(shù)據(jù)；然后同步地以圖像幀為單位組合為單路高幀頻圖像序列并輸出，輸出序列數(shù)據(jù)量為yMsps。盲圖像復(fù)原處理核，是本系統(tǒng)中最重要的功能部件，用于承載完成圖像復(fù)原處理的一系列核心算法，并作為基本單元組成更加高效的復(fù)原處理陣列。單個核心的處理能力在根本上決定了本系統(tǒng)的像質(zhì)改善效果和高速處理性能，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖3所示。首先，本系統(tǒng)選用計(jì)算復(fù)雜度較低的非迭代的SeDDaRA算法構(gòu)造盲圖像復(fù)原模塊，并對該算法處理流程和數(shù)值計(jì)算方法進(jìn)行了改進(jìn)；然后，為適應(yīng)盲復(fù)原算法特點(diǎn)和實(shí)際工程需要，在盲圖像復(fù)原模塊的前、后端分別設(shè)計(jì)了圖像預(yù)處理和圖像后處理模塊。輸入復(fù)原處理核的圖像數(shù)據(jù)，依次經(jīng)過圖像預(yù)處理、盲圖像復(fù)原和圖像后處理三個處理模塊后得到復(fù)原子圖像序列。每個模塊功能由一個或多個圖像處理算法完成。下面分別說明復(fù)原處理核中三個模塊功能以及本發(fā)明所使用的主要算法原理。圖像預(yù)處理模塊功能主要包括對輸入數(shù)據(jù)中值濾波去噪、直方圖均衡和定點(diǎn)到浮點(diǎn)的數(shù)制轉(zhuǎn)換。根據(jù)圖I圖像降質(zhì)模型，受降質(zhì)系統(tǒng)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)卷積和加性噪聲影響，退化模糊較為嚴(yán)重的圖像通常表現(xiàn)為圖像鈍化、細(xì)節(jié)明顯丟失、對比度范圍較小，而低信噪比的圖像則包含過多噪點(diǎn)，且主要干擾圖像高頻分量。為降低圖像復(fù)原難度，避免圖像復(fù)原算法失效，通常需對嚴(yán)重退化的低對比度或低信噪比圖像進(jìn)行預(yù)處理。本系統(tǒng)采用3X3大小的空域中值濾波去除輸入圖像中的明顯噪點(diǎn)，然后再利用直方圖均衡擴(kuò)展圖像對比度范圍。對于輕微降質(zhì)圖像的應(yīng)用，可以通過修改DSP程序代碼屏蔽該兩項(xiàng)功能以提升單核處理速度；但因?yàn)檫@兩種方法應(yīng)用成熟，副作用小，即使不做屏蔽施加于輕微降質(zhì)圖像，也不會對后續(xù)復(fù)原處理產(chǎn)生明顯的影響。另外，由于后端的圖像復(fù)原處理需采用全程32位單精度浮點(diǎn)運(yùn)算，而通常輸入圖像數(shù)據(jù)為定點(diǎn)整數(shù)型(如uint8、uintl6等)，因此需要在圖像復(fù)原處理前進(jìn)行定點(diǎn)整數(shù)到浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換。在本系統(tǒng)中由圖像預(yù)處理模塊完成這一功能，主要是考慮了保持圖像復(fù)原模塊中大塊存儲區(qū)域指針類型的一致性(即均為浮點(diǎn)數(shù)類型)，提高代碼可維護(hù)性。盲圖像復(fù)原模塊，用于完成預(yù)處理后輸入圖像數(shù)據(jù)的盲復(fù)原，主要采用了改進(jìn)的非迭代SeDDaRA算法。原型算法的基本原理和推導(dǎo)，可參見“Noniterative blinddata restoration by use of an extracted filter function，，，James N. Caron, NaderM. Namazi, and Chris J. Rollins, 2002。其公式化表不如下H(u, V) = {^S[| SG(u,v)\]}a, 0<a<\
八氺~Y G(u,v)
H{u,v) + 5其中，參數(shù)a和5分別用于控制PSF譜估計(jì)過程和Wiener濾波處理，在系統(tǒng)工作狀態(tài)中通過手動調(diào)整，改善圖像質(zhì)量。而本模塊中采用改進(jìn)的非迭代SeDDaRA算法，其數(shù)據(jù)處理流程如圖4所示。其主要改進(jìn)包括兩方面(I)、二維FFT正/反變換采用行列一維FFT正/反變換進(jìn)行計(jì)算；而其實(shí)現(xiàn)過程中，使用了基于實(shí)信號傅里葉變換性質(zhì)的二維FFT正/反變換實(shí)時處理方法，具體原理可參見“高分辨圖像二維FFT正反變換實(shí)時處理方法及硬件實(shí)現(xiàn)”，溫博，張啟衡，張建林，2011。(2)、頻域數(shù)據(jù)的冪運(yùn)算采用了分段式LUT實(shí)現(xiàn)，可有效減少硬件的計(jì)算耗時。分段式LUT的實(shí)現(xiàn)過程在于函數(shù)LUT生成中，對輸入變量區(qū)間分段，再對每個分段區(qū)間進(jìn)行采樣點(diǎn)分配。采樣點(diǎn)的分配原則是，在總采樣點(diǎn)數(shù)固定的情況下，每段采樣點(diǎn)數(shù)與圖像頻域數(shù)據(jù)的分布比例保持一致，而圖像頻域數(shù)據(jù)的分布比例可通過事先采集待處理場景的圖像，并經(jīng)過電腦計(jì)算分析獲得。分段式LUT的計(jì)算誤差，在一定范圍內(nèi)對該分布比例呈現(xiàn)弱敏感，因此無需絕對準(zhǔn)確。圖像后處理模塊，用于圖像復(fù)原數(shù)據(jù)的后端處理，包括對復(fù)原后圖像灰度范圍設(shè)定和轉(zhuǎn)換，浮點(diǎn)到定點(diǎn)的數(shù)制轉(zhuǎn)換。通常，復(fù)原后的圖像灰度范圍得到拓寬，對比度明顯增強(qiáng)，從而使像質(zhì)得到改善。但由此也會產(chǎn)生以下情況復(fù)原后的圖像灰度值為單精度浮點(diǎn)數(shù)據(jù)類型，假設(shè)其最大灰度值為K，而復(fù)原前圖像灰度值為定點(diǎn)整數(shù)數(shù)據(jù)類型，假設(shè)定點(diǎn)位、寬為L比特，則該定點(diǎn)數(shù)所能表示的最大灰度值為Kmax = 21-1，若K大于Kmax，則復(fù)原前的定點(diǎn)數(shù)類型位寬不足，無法表示復(fù)原后圖像灰度范圍。因此，需根據(jù)系統(tǒng)的后端處理需求，對復(fù)原后圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度級范圍設(shè)定和轉(zhuǎn)換，再進(jìn)行浮點(diǎn)數(shù)到定點(diǎn)整型的數(shù)制轉(zhuǎn)換。假設(shè)將復(fù)原后圖像灰度范圍設(shè)定為O K'—，則由以下公式對圖像灰度范圍進(jìn)行轉(zhuǎn)換。當(dāng)K大于
K'時，對復(fù)原后圖像乘以小于I的縮小因子^。

權(quán)利要求
1.一種基于實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)，采用以高速圖像處理算法為核心的實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)和多核并行處理結(jié)構(gòu)，在小型化圖像處理平臺上實(shí)現(xiàn)視頻圖像的實(shí)時像質(zhì)改善，其特征在于該系統(tǒng)包括三個部分，分別為輸入數(shù)據(jù)分送器、輸出數(shù)據(jù)組合器和由η個圖像復(fù)原處理核組成的圖像復(fù)原處理陣列；每個圖像復(fù)原處理核，內(nèi)置三個處理模塊并按照圖像預(yù)處理一圖像盲復(fù)原一圖像后處理的流程實(shí)現(xiàn)盲圖像復(fù)原功能；輸入的視頻圖像序列，通過輸入數(shù)據(jù)分送器劃分為多路子序列并送入圖像復(fù)原處理陣列，然后由單個復(fù)原處理核完成一路圖像子序列的盲復(fù)原計(jì)算，最終將多路復(fù)原圖像子序列經(jīng)輸出數(shù)據(jù)組合器還原為高像質(zhì)的視頻圖像序列。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)，其特征在于所述的輸入數(shù)據(jù)分送器，對輸入圖像序列I進(jìn)行η倍的幀頻下采樣，并對η路輸出子序列標(biāo)定編號yy i = I... η。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)，其特征在于所述的圖像復(fù)原處理陣列，由η個圖像復(fù)原處理核組成并標(biāo)定編號Pi，核Pi只處理圖像子序列 yp i = I... η。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)，其特征在于所述的輸出數(shù)據(jù)組合器，按已標(biāo)定的編號，順序地從各復(fù)原處理核讀取單幀復(fù)原后圖像數(shù)據(jù)，并同步輸出。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)，其特征在于所述的圖像復(fù)原處理核，包含三個圖像處理模塊，按照預(yù)處理一盲復(fù)原一后處理的流程處理圖像數(shù)據(jù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)，其特征在于所述的圖像盲復(fù)原處理，先由觀測圖像的傅里葉變換頻譜的冪運(yùn)算直接估計(jì)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，再由維納濾波器進(jìn)行圖像復(fù)原。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)，其特征在于所述的盲圖像復(fù)原處理，利用實(shí)信號傅里葉變換的周期對稱性和數(shù)據(jù)共軛對稱性，完成二維FFT正/反變換的計(jì)算，其計(jì)算量和存儲需求約為常規(guī)方法的50%。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)，其特征在于所述的盲圖像復(fù)原處理，查找表的生成過程中，先利用圖像數(shù)據(jù)的分布特性對表格分段，再進(jìn)行非均勻的數(shù)據(jù)采樣。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于實(shí)時盲圖像復(fù)原技術(shù)的視頻像質(zhì)改善系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括三個部分，分別為輸入數(shù)據(jù)分送器、輸出數(shù)據(jù)組合器和由多個圖像復(fù)原處理核組成的圖像復(fù)原處理陣列；每個圖像復(fù)原處理核，內(nèi)置三個處理模塊并按照圖像預(yù)處理→圖像盲復(fù)原→圖像后處理的流程實(shí)現(xiàn)盲圖像復(fù)原功能。輸入的視頻圖像序列，通過輸入數(shù)據(jù)分送器劃分為多路子序列并送入圖像復(fù)原處理陣列，然后由單個復(fù)原處理核完成一路圖像子序列的盲復(fù)原計(jì)算，最終將多路復(fù)原圖像子序列經(jīng)輸出數(shù)據(jù)組合器還原為高像質(zhì)的視頻圖像序列。本發(fā)明可在一定范圍內(nèi)滿足高速成像領(lǐng)域的實(shí)時處理需求，顯著改善成像質(zhì)量，且系統(tǒng)集成度高、性能易于擴(kuò)展升級。
文檔編號G06T5/50GK102629371SQ20121004119
公開日2012年8月8日 申請日期2012年2月22日 優(yōu)先權(quán)日2012年2月22日
發(fā)明者嚴(yán)鵬, 張啟衡, 張建林, 歐陽益民, 溫博, 許俊平 申請人:中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所