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CN102075678A - 移动模糊影像处理系统及方法 - Google Patents

移动模糊影像处理系统及方法 Download PDF

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CN102075678A CN2009103107052A CN200910310705A CN102075678A CN 102075678 A CN102075678 A CN 102075678A CN 2009103107052 A CN2009103107052 A CN 2009103107052A CN 200910310705 A CN200910310705 A CN 200910310705A CN 102075678 A CN102075678 A CN 102075678A
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Abstract

一种移动模糊影像处理系统及方法,该方法包括步骤:摄取被拍摄物体的影像;从摄取被拍摄物体的影像中选取移动模糊影像,并从该移动模糊影像中选取所有模糊像素点;根据每一个模糊像素点的频域坐标计算出每一个模糊像素点在被拍摄物体移动过程中产生的移动偏移量;根据该移动偏移量产生一个移动模糊函数;利用产生的移动模糊函数通过一个影像函数计算公式将每一个模糊像素点转化为对应的清晰像素点;根据所有清晰像素点产生一幅清晰影像,并将该清晰影像显示于显示屏幕上。实施本发明,能够将移动模糊影像进行去模糊化处理为清晰影像,并且能够降低影像处理所带来的成本价格。

Description

移动模糊影像处理系统及方法
技术领域
本发明涉及一种影像处理系统及方法,特别是关于一种移动模糊影像处理系统及方法。
背景技术
如今,数码相机、手机相机或摄影机等产品已经是非常普及的数字影像摄取装置。当使用者按下数字影像摄取装置的摄影快门之后,随即产生被拍摄物体的影像信号,并将影像信号传送至显示屏幕形成影像以供用户观看。然而,在昏暗的环境中,或者当数字影像摄取装置的摄影快门慢于被拍摄物体的移动速度时,常拍摄出的影像比较模糊,这种影像称为移动模糊影像。当然,目前也有许多数字影像摄取装置内建有影像自动修补的功能,例如常见的防手颤动功能,由数字影像摄取装置主动对模糊影像进行修补。然而,提供影像自动修补功能的数字影像摄取装置的价格通常比较高,对于一些价格低廉的数字影像摄取装置而言,例如手机相机,无法负担此种影像自动修补功能所带来的价格成本。
发明内容
鉴于以上内容,有必要提供一种移动模糊影像处理系统,能够将一幅移动模糊影像进行去模糊化处理为清晰影像,并且能够降低影像处理所带来的成本价格。
此外,还有必要提供一种移动模糊影像处理方法,能够将一幅移动模糊影像进行去模糊化处理为清晰影像,并且能够降低影像处理所带来的成本价格。
一种移动模糊影像处理系统,包括摄像单元、模糊影像处理单元以及显示屏幕。该模糊影像处理单元包括:模糊影像选取模块,用于从摄像单元摄取被拍摄物体的影像中选取移动模糊影像,并从该移动模糊影像中选取所有模糊像素点;模糊函数产生模块,用于根据每一个模糊像素点的频域坐标计算出每一个模糊像素点在被拍摄物体移动过程中产生的移动偏移量,并根据该移动偏移量产生一个移动模糊函数;以及模糊影像转换模块,用于利用所述的移动模糊函数通过一个影像函数计算公式将每一个模糊像素点转化为对应的清晰像素点,根据所有清晰像素点产生一幅清晰影像,以及将该清晰影像显示于显示屏幕上。
一种移动模糊影像处理方法,该方法包括步骤:摄取被拍摄物体的影像;从摄取的被拍摄物体的影像中选取移动模糊影像,并从该移动模糊影像中选取所有模糊像素点;根据每一个模糊像素点的频域坐标计算出每一个模糊像素点在被拍摄物体移动过程中产生的移动偏移量;根据该移动偏移量产生一个移动模糊函数;利用产生的移动模糊函数通过一个影像函数计算公式将每一个模糊像素点转化为对应的清晰像素点;以及根据所有清晰像素点产生一幅清晰影像,并将该清晰影像显示于显示屏幕上。
相较于现有技术,本发明所述的移动模糊影像处理系统及方法可以将移动模糊影像进行去模糊化处理,使移动模糊影像变成清晰影像以供使用者及时观看,并且能够降低数字影像摄取装置的影像自动处理功能所带来的成本价格。
附图说明
图1是本发明移动模糊影像处理系统较佳实施例的架构图。
图2是本发明移动模糊影像处理方法较佳实施例的流程图。
图3是将一幅移动模糊影像进行去模糊化处理为清晰影像的示意图。
图4是移动模糊影像各模糊像素点在频域坐标系中所示的频谱图。
图5是计算移动模糊影像一个模糊像素点移动距离的示意图。
主要元件符号说明
摄像单元                1
模糊影像处理单元        2
模糊影像选取模块        21
模糊函数产生模块        22
模糊影像转换模块        23
以及显示屏幕            3
具体实施方式
如图1所示,是本发明移动模糊影像处理系统较佳实施例的架构图。在本实施例中,所述的移动模糊影像处理系统可以内置于数码相机、手机相机或摄影机等影像摄取装置内,用于将模糊影像进行及时地去模糊化处理,使模糊影像变成清晰影像以供使用者及时观看。在其他实施例中,所述的移动模糊影像处理系统也可以安装于计算机处理系统中,直接对存储在计算机系统中的模糊影像进行去模糊化处理,从而使模糊影像转换为清晰影像。
在本实施例中,所述的移动模糊影像处理系统包括摄像单元1、模糊影像处理单元2以及显示屏幕3。所述的摄像单元1用于摄取被拍摄物体的影像,并将摄取的影像传送至模糊影像处理单元2。通常,当摄像单元1的摄影快门慢于被拍摄物体的移动速度时,摄像单元1摄取的影像比较模糊,这种影像称为移动模糊影像。所述的模糊影像处理单元2用于接收摄像单元1摄取的移动模糊影像,处理该移动模糊影像并将其装换为清晰影像,以及将清晰影像发送给显示屏幕3。所述的显示屏幕3用于接收并显示模糊影像处理单元2产生的清晰影像,以便使用者观看。在本实施例中,所述的模糊影像处理单元2包括模糊影像选取模块21、模糊函数产生模块22以及模糊影像转换模块23。
所述的模糊影像选取模块21用于根据摄像单元1的移动速度从摄取的影像中选取出移动模糊影像,并从移动模糊影像中选取所有模糊像素点。在本实施例中,当摄像单元1的摄影快门慢于被拍摄物体的移动速度时,模糊影像选取模块21即将此时摄像单元1摄取的影像选取出来作为移动模糊影像。参考图3所示,模糊影像选取模块21选取出移动模糊影像A,并从移动模糊影像A中选取模糊像素点,例如图3所示的模糊像素点P1、P2、P3等。
所述的模糊函数产生模块22用于根据模糊像素点的频域坐标计算出每一个模糊像素点在被拍摄物体移动过程中产生的移动偏移量,并根据该移动偏移量产生一个移动模糊函数(poiht spread function,PSF)。在本实施例中,所述的移动偏移量包括被拍摄物体的移动距离(如图5所示的移动距离“d”)以及相对于水平方向上的移动角度(如图4所示的移动角度“θ”)。所述的移动模糊函数PSF通过移动偏移量可表示为PSF=F(v,w)=f(d,θ),其中v和w为某一个模糊像素点的频域坐标,F(v,w)表示频域坐标v和w之间的函数关系,f(d,θ)为移动距离d和移动角度θ之间的函数关系。参考图4所示,例如模糊像素点P2在频域坐标系中的频域坐标表示为(V2,W2),其中,W2=V2×tgθ,这里tgθ为移动角度“θ”的正切值。参考图5所示,移动距离“d”可表示为:其中n为同一模糊像素点P2的连续移动时间间隔。
所述的模糊影像转换模块23用于利用产生的移动模糊函数根据一个影像函数计算公式将每一个模糊像素点转化为对应的清晰像素点,根据所有清晰像素点产生一幅清晰影像,以及将该清晰影像显示于显示屏幕3上。在本实施例中,所述的影像函数计算公式为P(v,w)=P(v,w)×1/F(v,w)+N,其中F(v,w)为移动模糊函数,P(v,w)为模糊像素点的频域坐标v和w之间的函数关系,P(v,w)为清晰像素点的频域坐标v和w之间的函数关系,N为影像信噪比。参考图4所示,假设模糊像素点P2对应的清晰像素点为P2,模糊影像转换模块23根据影像函数计算公式P2(V2,W2)=P2(V2,W2)×1/F(V2,W2)+N将模糊像素点P2转化为对应的清晰像素点P2,其中F(V2,W2)为模糊像素点P2的移动模糊函数,模糊像素点P2的频域坐标表示为(V2,W2),清晰像素点P2的频域坐标表示为(V2,W2),N为影像信噪比。参考图3所示,模糊影像转换模块23根据所有清晰像素点(例如图3所示的P1、P2、P3,以及原来未经处理的清晰像素点)形成一幅清晰影像B,并将该清晰影像B显示在显示屏幕3上以供使用者观看。
如图2所示,是本发明移动模糊影像处理方法较佳实施例的流程图。步骤S21,摄像单元1摄取被拍摄物体的影像,并将摄取的影像传送至模糊影像处理单元2,该影像处理单元2包括模糊影像选取模块21、模糊函数产生模块22以及模糊影像转换模块23。
步骤S22,模糊影像选取模块21根据影像摄取装置的移动速度从摄取的影像中选取出移动模糊影像。在本实施例中,当摄像单元1的摄影快门慢于被拍摄物体的移动速度时,模糊影像选取模块21即将此时摄像单元1摄取的影像选取出来作为移动模糊影像。步骤S23,模糊影像选取模块21从移动模糊影像中选取模糊像素点。参考图3所示,模糊影像选取模块21选取出移动模糊影像A,并从移动模糊影像A中选取模糊像素点,例如图3所示的模糊像素点P1、P2、P3等。
步骤S24,模糊函数产生模块22根据模糊像素点的频域坐标计算出每一个模糊像素点在被拍摄物体移动过程中产生的移动偏移量。在本实施例中,所述的移动偏移量包括被拍摄物体的移动距离(如图5所示的移动距离“d”)以及相对于水平方向上的移动角度(如图4所示的移动角度“θ”)。步骤S25,模糊函数产生模块22根据移动偏移量产生一个移动模糊函数PSF。所述的移动模糊函数PSF通过移动偏移量可表示为PSF=F(v,w)=f(d,θ),其中v和w为某一个模糊像素点的频域坐标,F(v,w)表示频域坐标v和w之间的函数关系,f(d,θ)为移动距离d和移动角度θ之间的函数关系。参考图4所示,例如模糊像素点P2在频域坐标系中的频域坐标表示为(V2,W2),其中,W2=V2×tgθ,这里tgθ为移动角度“θ”的正切值。参考图5所示,移动距离“d”可表示为:
Figure G200910310705220091130D000041
其中n为同一模糊像素点P2的连续移动时间间隔。
步骤S26,模糊影像转换模块23利用产生的移动模糊函数根据一个影像函数计算公式将每一个模糊像素点转化为对应的清晰像素点。参考图4所示,假设模糊像素点P2对应的清晰像素点为P2,模糊影像转换模块23根据影像函数计算公式P2(V2,W2)=P2(V2,W2)×1/F(V2,W2)+N将模糊像素点P2转化为对应的清晰像素点P2,其中F(V2,W2)为模糊像素点P2的移动模糊函数,模糊像素点P2的频域坐标表示为(V2,W2),清晰像素点P2的频域坐标表示为(V2,W2),N为影像信噪比。
步骤S27,模糊影像转换模块23根据所有清晰像素点产生一幅清晰影像,并将该清晰影像显示在显示屏幕3上。参考图3所示,模糊影像转换模块23根据所有清晰像素点(例如图3所示的P1、P2、P3,以及原来未经处理的清晰像素点)形成一幅清晰影像B,显示屏幕3显示该清晰影像B以供使用者观看。
本发明所述的移动模糊影像处理系统及方法能够应用于数码相机、手机相机或摄影机等数字影像摄取装置中。本发明可以将所述数字影像摄取装置摄取的移动模糊影像进行去模糊化处理,使移动模糊影像变成清晰影像以供使用者及时观看,并且能够降低数字影像摄取装置的影像自动处理功能所带来的成本价格。

Claims (10)

1.一种移动模糊影像处理系统,包括摄像单元、模糊影像处理单元以及显示屏幕,其特征在于,所述的模糊影像处理单元包括:
模糊影像选取模块,用于从摄像单元摄取被拍摄物体的影像中选取移动模糊影像,并从该移动模糊影像中选取所有模糊像素点;
模糊函数产生模块,用于根据每一个模糊像素点的频域坐标计算出每一个模糊像素点在被拍摄物体移动过程中产生的移动偏移量,并根据该移动偏移量产生一个移动模糊函数;以及
模糊影像转换模块,用于利用所述的移动模糊函数,通过一个影像函数计算公式将每一个模糊像素点转化为对应的清晰像素点,根据所有清晰像素点产生一幅清晰影像,以及将该清晰影像显示于显示屏幕上。
2.如权利要求1所述的移动模糊影像处理系统,其特征在于,所述的移动模糊影像是指当摄像单元的摄像快门慢于被拍摄物体的移动速度时所摄取的被拍摄物体的影像。
3.如权利要求1所述的移动模糊影像处理系统,其特征在于,所述的移动偏移量包括被拍摄物体的移动距离以及移动角度。
4.如权利要求3所述的移动模糊影像处理系统,其特征在于,所述的移动模糊函数为F(v,w)=f(d,θ),其中,v和w为模糊像素点的频域坐标,F(v,w)表示频域坐标v和w之间的函数关系,d为被拍摄物体的移动距离,θ为被拍摄物体相对于水平方向的移动角度,f(d,θ)为移动距离d和移动角度θ之间的函数关系。
5.如权利要求4所述的移动模糊影像处理系统,其特征在于,所述的影像函数计算公式为P’(v’,w’)=P(v,w)×1/F(v,w)+N,其中F(v,w)为移动模糊函数,P(v,w)为模糊像素点的频域坐标v和w之间的函数关系,P’(v’,w’)为清晰像素点的频域坐标v’和w’之间的函数关系,N为影像信噪比。
6.一种移动模糊影像处理方法,其特征在于,该方法包括步骤:
通过摄像单元摄取被拍摄物体的影像;
从摄取的被拍摄物体的影像中选取移动模糊影像,并从该移动模糊影像中选取所有模糊像素点;
根据每一个模糊像素点的频域坐标计算出每一个模糊像素点在被拍摄物体移动过程中产生的移动偏移量;
根据该移动偏移量产生一个移动模糊函数;
利用产生的移动模糊函数,通过一个影像函数计算公式将每一个模糊像素点转化为对应的清晰像素点;以及
根据所有清晰像素点产生一幅清晰影像,并将该清晰影像显示于显示屏幕上。
7.如权利要求6所述的移动模糊影像处理方法,其特征在于,所述的移动模糊影像是指当摄像单元的摄像快门慢于被拍摄物体的移动速度时所摄取的被拍摄物体的影像。
8.如权利要求6所述的移动模糊影像处理方法,其特征在于,所述的移动偏移量包括被拍摄物体的移动距离以及移动角度。
9.如权利要求8所述的移动模糊影像处理方法,其特征在于,所述的移动模糊函数为F(v,w)=f(d,θ),其中,v和w为模糊像素点的频域坐标,F(v,w)表示频域坐标v和w之间的函数关系,d为被拍摄物体的移动距离,θ为被拍摄物体相对于水平方向的移动角度,f(d,θ)为移动距离d和移动角度θ之间的函数关系。
10.如权利要求9所述的移动模糊影像处理方法,其特征在于,所述的影像函数计算公式为P’(v’,w’)=P(v,w)×1/F(v,w)+N,其中F(v,w)为移动模糊函数,P(v,w)为模糊像素点的频域坐标v和w之间的函数关系,P’(v’,w’)为清晰像素点的频域坐标v’和w’之间的函数关系,N为影像信噪比。
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