本發(fā)明涉及圖像處理，尤其涉及一種圖像去模糊方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、圖像是人們獲取信息的重要途徑。然而在成像過程中，常常由于相機的抖動、場景中物體的運動、相機失焦等不利因素的影響，導(dǎo)致獲得的圖像變得模糊，這極大的阻礙了圖像的正常使用和后續(xù)處理。

2、對模糊圖像進行復(fù)原的過程，即對模糊圖像進行去模糊的過程，是計算機視覺和計算攝影中一個基本但具有挑戰(zhàn)性的問題，其目標是將模糊圖像恢復(fù)為清晰圖像。然而，現(xiàn)有的大多數(shù)圖像去模糊方法是利用先驗知識直接去除噪聲，使恢復(fù)出的圖像缺失重要的結(jié)構(gòu)信息，導(dǎo)致恢復(fù)效果不佳。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種圖像去模糊方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷。

2、本發(fā)明提供一種圖像去模糊方法，包括：

3、基于去噪零空間擴散模型，對待處理圖像進行去模糊，得到所述待處理圖像的目標去模糊圖像；

4、所述去噪零空間擴散模型的處理過程包括：

5、基于所述擴散概率模型的反向擴散分布的初始方差，對所述反向擴散分布的初始均值和所述初始方差進行重新參數(shù)化，得到目標均值和目標方差；所述目標均值基于真實圖像變量以及當前去模糊變量確定；

6、基于所述擴散概率模型的邊緣分布，對所述真實圖像變量進行估計，得到初始估計結(jié)果，并基于所述目標去模糊圖像對應(yīng)的去模糊變量的通解變量，對所述初始估計結(jié)果進行修正，得到修正結(jié)果；所述通解變量滿足一致性約束以及真實性約束；所述通解變量包括值域空間項和零空間項，所述值域空間項基于所述待處理圖像對應(yīng)的待處理變量確定，所述零空間項基于所述去模糊變量的一致性解變量確定；

7、將所述修正結(jié)果作為所述真實圖像變量的估計值，并從所述反向擴散分布中迭代求解前一去模糊變量，直至得到所述真實圖像變量的取值，并將所述真實圖像變量的取值作為所述目標去模糊圖像。

8、根據(jù)本發(fā)明提供的一種圖像去模糊方法，所述通解變量基于如下形式表示：

9、；

10、其中，為所述通解變量，a為所述一致性約束的線性算子，為所述線性算子的偽逆算子，y為所述待處理變量，為單位矩陣，為所述一致性解變量，為所述值域空間項，為所述零空間項。

11、根據(jù)本發(fā)明提供的一種圖像去模糊方法，所述目標均值和所述目標方差基于如下公式表示：

12、；

13、；

14、其中，為所述目標均值，為所述目標方差，t為馬爾可夫鏈的步數(shù)序數(shù)，為所述當前去模糊變量，為所述真實圖像變量，為所述初始方差，為第t步馬爾可夫鏈的超參數(shù)，為第t-1步馬爾可夫鏈的超參數(shù)。

15、根據(jù)本發(fā)明提供的一種圖像去模糊方法，所述反向擴散分布的均值和方差基于將貝葉斯規(guī)則應(yīng)用于所述反向擴散分布得到。

16、根據(jù)本發(fā)明提供的一種圖像去模糊方法，所述目標去模糊圖像服從于所述待處理圖像對應(yīng)的真實圖像服從的分布。

17、根據(jù)本發(fā)明提供的一種圖像去模糊方法，所述待處理圖像為彩色圖像；

18、所述基于去噪零空間擴散模型，對待處理圖像進行去模糊，得到所述待處理圖像的目標去模糊圖像，包括：

19、將所述待處理圖像進行灰度化，得到待處理灰度圖像；

20、基于所述去噪零空間擴散模型，對所述待處理灰度圖像進行去模糊，得到初始去模糊圖像；

21、將所述初始去模糊圖像進行彩色化處理，得到所述目標去模糊圖像。

22、根據(jù)本發(fā)明提供的一種圖像去模糊方法，所述將所述初始去模糊圖像進行彩色化處理，得到所述目標去模糊圖像，包括：

23、將所述初始去模糊圖像輸入至彩色化處理模型，得到所述彩色化處理模型輸出的彩色信息，并將所述彩色信息疊加至所述初始去模糊圖像，得到所述目標去模糊圖像；

24、其中，所述彩色化處理模型包括編碼器、像素解碼器、顏色解碼器以及融合模塊；

25、所述編碼器用于對所述初始去模糊圖像進行編碼，得到圖像特征；

26、所述像素解碼器用于基于所述圖像特征，提取所述初始去模糊圖像的視覺特征；

27、所述顏色解碼器用于基于所述視覺特征以及顏色查詢特征，提取所述初始去模糊圖像的語義感知顏色嵌入特征；

28、所述融合模塊用于將所述視覺特征與所述語義感知顏色嵌入特征進行融合，得到所述目標去模糊圖像。

29、本發(fā)明還提供一種圖像去模糊裝置，包括：

30、去模糊模塊，用于基于去噪零空間擴散模型，對待處理圖像進行去模糊，得到所述待處理圖像的目標去模糊圖像；

31、所述去模糊模塊包括：

32、參數(shù)化單元，用于基于所述擴散概率模型的反向擴散分布的標準差，對所述反向擴散分布的初始均值和初始方差進行重新參數(shù)化，得到目標均值和目標方差；所述目標均值基于真實圖像變量以及當前去模糊變量確定；

33、修正模塊，用于基于所述擴散概率模型的邊緣分布，對所述真實圖像變量進行估計，得到初始估計結(jié)果，并基于所述目標去模糊圖像對應(yīng)的去模糊變量的通解變量，對所述初始估計結(jié)果進行修正，得到修正結(jié)果；所述通解變量滿足所述一致性約束；所述通解變量包括值域空間項和零空間項，所述值域空間項基于所述待處理圖像對應(yīng)的待處理變量確定，所述零空間項基于所述去模糊變量的一致性解變量確定；

34、求解模塊，用于將所述修正結(jié)果作為所述真實圖像變量的估計值，并從所述反向擴散分布中迭代求解前一去模糊變量，直至得到所述真實圖像變量的取值，并將所述真實圖像變量的取值作為所述目標去模糊圖像。

35、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如上述任一種所述的圖像去模糊方法。

36、本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一種所述的圖像去模糊方法。

37、本發(fā)明還提供一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一種所述的圖像去模糊方法。

38、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下有益效果：

39、本發(fā)明提供的圖像去模糊方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，利用去噪零空間擴散模型，對待處理圖像進行去模糊，得到待處理圖像的目標去模糊圖像。可以在一個模糊的觀測值下估計高質(zhì)量的復(fù)原圖像，為后續(xù)工業(yè)中的進一步處理奠定基礎(chǔ)。而且，該去噪零空間擴散模型的處理過程中，去模糊變量的通解變量滿足一致性約束以及真實性約束，可以保證去模糊圖像的清晰度。通過將通解變量分解為值域空間項和零空間項，可以減小去噪零空間擴散模型的規(guī)模，降低其計算量，進而降低去模糊的成本，并提高去模糊的效率，為將去噪零空間擴散模型整合到消費者級設(shè)備中提供可能性。通過對反向擴散分布的初始均值和初始方差進行重新參數(shù)化，可以得到值域空間和零空間分解的干凈的中間狀態(tài)，便于得到最終干凈的去模糊圖像。