基于剪切波域的交叉通道先验信息的色差校正方法

技术领域

本发明涉及计算机视觉与数字图像处理领域，具体涉及一种图像色差校正方法。

背景技术

现代传统相机常使用多组镜片，以最大程度的减少光学像差。但这会导致镜头的体积和制造成本的上升。近年来，不少研究将目光转向了更加轻巧便携的单镜片成像装置，如菲涅尔镜片、单球透镜等。但这些装置不可避免地会带来较大的像差，从而影响成像质量。在这些像差中，色差的影响最为直观和明显。因此，如何快速有效地校正图像的色差，是目前单镜片成像装置亟需解决的问题之一。色差是由于不同波长的光线在通过透镜时会有不同的折射率，导致最终不能在像面上重新汇聚成一点。色差通常可分为轴向色差和倍率色差。轴向色差是由于镜头对各个波长的光所成像的位置不同，使得最后成像的时候不同色的光的像聚焦平面不能重合，复色光散开形成色散，该色差可以通过反卷积的方法进行校正。倍率色差是由于波长变化引起材料的折射率变化，继而引起光学系统的放大倍率变化，像的大小随之变化，该色差会导致严重的紫边或绿边，一般采用图像处理的方法进行校正。

发明内容

本发明的主要目的在于针对两种色差的不同性质，提出一种基于剪切波域的交叉通道先验信息的色差校正方法，在校正轴向色差的同时对图像的倍率色差也进行校正。

为达上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于剪切波域的交叉通道先验信息的色差校正方法，包括以下步骤：A1、对光学成像系统进行波传播模型建模，所建模型包括红色通道的波传播模型、绿色通道的波传播模型和蓝色通道的波传播模型；并分别对红、绿、蓝三通道执行步骤A2～A4，以得到红、绿、蓝三通道的点扩散函数；A2、使用相应通道的波传播模型仿真成像过程，并生成一个关于图像边缘信息和像差参数之间关系的查找表；A3、获取光学成像系统采集的带色差的相应通道模糊图像，并提取该模糊图像的边缘信息，通过所述查找表寻找到对应的像差参数，作为像差参数估计值；A4、使用所述像差参数估计值估计相应通道的点扩散函数；A5、使用绿色通道的点扩散函数对绿色通道模糊图像进行反卷积，获得绿色通道清晰图像；A6、使用剪切波变换分别提取绿色通道清晰图像的纹理信息、红色通道模糊图像的纹理信息和蓝色通道模糊图像的纹理信息；A7、使用交叉通道先验，在分别对红色通道模糊图像和蓝色通道模糊图像进行反卷积时，使绿色通道清晰图像的纹理信息分别与红色通道模糊图像的纹理信息、蓝色通道模糊图像的纹理信息对齐。

本发明的有益效果在于：由于在红色通道和蓝色通道分别进行反卷积时，引入了绿色通道的纹理信息，相对于三个通道独立进行反卷积的图像校正方法而言，本发明提出的方法可以有效地利用绿色通道丰富的纹理信息，消除最终校正图像中的紫边或绿边的，降低成像系统色差带来的影响，有效地提高图像质量。

附图说明

图1是本发明实施例基于剪切波域的交叉通道先验信息的色差校正方法流程图；

图2是点扩散函数估计算法框架图；

图3是边缘提取模块示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体的实施方式对本发明作进一步说明。

参考图1，本发明实施例提出一种基于剪切波域的交叉通道先验信息的色差校正方法，包括如下步骤A1至A7：

步骤A1、对光学成像系统进行波传播模型建模，建模时需分别对红、绿、蓝三通道进行波传播模型的建模。此处光学成像系统主要包括主镜头和传感器，其中主镜头可由一片诸如球透镜或者菲涅尔透镜的简单透镜构成。在进行建模时，我们基于单片透镜进行等效简化，等效传播函数中包含失焦项、球差项和像差项，具体如下：

以主镜头为球透镜为例，简化球透镜模型为一个单透镜模型，其曈函数可以表示为：

式(1)中，j代表虚数j；W

上述式(2)即为像差项。

点光源经过球透镜后在像面的像函数即点扩散函数可以表示为：

其中，

完成建模之后分别对红、绿、蓝三通道执行步骤A2～A4，以估计红、绿、蓝三通道的点扩散函数。

步骤A2、使用相应通道的波传播模型仿真成像过程，并生成一个关于图像边缘信息和像差参数之间关系的查找表。具体方法如下：

A21、定义梯度变化分布R：

其中：

▽是求梯度的算子，Y表示从实际采集的模糊图像中提取的带边缘信息的模糊图像块，Y

A22、定义梯度变化率R

其中，▽Y(0,0)表示模糊图像块Y在边缘交界处的梯度值，▽Y

A23、从点扩散函数方面计算梯度变化率：

其中：

h

步骤A3、获取光学成像系统采集的带色差的相应通道模糊图像，并提取该模糊图像的边缘信息，通过所述查找表寻找到对应的像差参数，作为像差参数估计值。其中，提取模糊图像的边缘信息之后计算梯度变化率R

首先对模糊图像使用σ

步骤A4、继续参考图2，使用步骤A3获得的像差参数估计值W

步骤A5、使用绿色通道的点扩散函数对绿色通道模糊图像进行反卷积，获得绿色通道清晰图像。绿色通道反卷积模型为：

其中：

H

步骤A6、使用剪切波变换分别提取绿色通道清晰图像的纹理信息、红色通道模糊图像的纹理信息和蓝色通道模糊图像的纹理信息。具体包括：使用剪切波变换，在频域分别对绿色通道清晰图像、红色通道模糊图像、蓝色通道模糊图像三者进行滤波，以分别提取三者的不同频率成分的分量；其中，中高频分量为纹理信息，低频分量为颜色信息。

步骤A7、使用交叉通道先验，在分别对红色通道模糊图像和蓝色通道模糊图像进行反卷积时，使绿色通道清晰图像的纹理信息分别与红色通道模糊图像的纹理信息、蓝色通道模糊图像的纹理信息对齐。本步骤中对红色、蓝色通道进行反卷积的优化模型为：

其中：

H为蓝色通道或者红色通道的点扩散函数的矩阵表达式；x为待求解的蓝色通道或红色通道的清晰图像，x

本发明实施例针对两种色差的不同性质，在校正轴向色差的同时对图像的倍率色差也进行了校正。由于在红色通道和蓝色通道分别进行反卷积时，引入了绿色通道的纹理信息，相对于三个通道独立进行反卷积的图像校正方法而言，本发明提出的方法可以有效地利用绿色通道丰富的纹理信息，消除最终校正图像中的紫边或绿边的，降低成像系统色差带来的影响，有效地提高图像质量。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干等同替代或明显变型，而且性能或用途相同，都应当视为属于本发明的保护范围。