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      數(shù)字圖像復原專利技術綜述

      2019-09-10 14:45:17李秋萍
      大科技·C版 2019年1期
      關鍵詞:圖像復原復原圖像處理

      李秋萍

      摘 ? ?要:圖像復原技術是數(shù)字圖像處理的一個重要研究方向,圖像復原的目的是對降質圖像進行處理,使其恢復成原始圖像,它是圖像處理、模式識別、機器視覺的基礎,因而受到廣泛的研究,并在天文學、遙感成像、醫(yī)療成像等領域獲得廣泛的應用。本文從圖像復原的研究現(xiàn)狀及原理、技術路線演進等方面介紹了圖像復原的技術發(fā)展脈絡,從各階段專利申請量和重要申請人分析了該技術專利情況,并結合重點專利進行技術分析。

      關鍵詞:圖像復原;專利分析

      中圖分類號:TP391.41 ? ? ? ? ? ?文獻標識碼:A ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1004-7344(2019)03-0248-01

      1 ?引 言

      圖像復原技術發(fā)起自20世紀60年代中期的美蘇太空探索計劃,相關研究在20世紀90年代有了長足的進展,國內(nèi)外有許多著名的研究群體致力于該領域的研究,如卡奈基梅隆大學的計算機視覺研究組、劍橋大學的機器人視覺研究組、哈佛大學的機器人視覺研究組、斯坦福大學計算機系、中國科學院自動化研究所、華中科技大學圖像識別與人工智能研究所等。伴隨著圖像復原算法的不斷發(fā)展,許多公司也逐步將圖像復原算法運用于其實際產(chǎn)品中,如西門子公司將圖像復原技術運用于醫(yī)學成像產(chǎn)品,谷歌公司提出圖像去馬賽克技術。

      2 ?圖像復原技術路線發(fā)展演進

      圖像復原技術經(jīng)過多年的研究,現(xiàn)已發(fā)展較為完善,并且產(chǎn)生了多種算法,其技術發(fā)展路線可歸納為如下:

      從點擴散函數(shù)H(x,y)是否已知的角度,圖像復原算法可分為兩大類:非盲復原算法和盲復原算法。顯而易見,非盲復原算法是在點擴散函數(shù)已知的情況下對圖像進行的一種復原方式,而盲復原算法是在點擴散函數(shù)未知的情況下對圖像復原的算法。

      早期的圖像復原算法中點擴散函數(shù)常常是預先確知的,因此其研究工作主要集中在如何根據(jù)已知的點擴散函數(shù)和噪聲統(tǒng)計特性來求解一個真實圖像的估計值。US3969017A中的逆濾波算法是最早提出的圖像復原算法,是一種非約束復原算法。隨后出現(xiàn)的維納濾波法如專利申請EP0525408A2、約束最小二乘法如專利申請US5533149A則基于原始圖像與復原圖像之間的誤差關系進行復原,其針對一些簡單圖像的復原效果較好。

      因此從20世紀90年代開始,大量研究者進行了有關圖像盲復原算法的研究,并取得了大量的研究成果。參數(shù)估計法是圖像盲復原方法中最為簡單的一種方法,其計算量較小,但只能適用于模糊類型已知的圖像復原;而在逆濾波、維納濾波等非盲復原算法的基礎上通過迭代的方式復原則衍生出了迭代盲反卷積算法,如本古里安大學提出的專利申請US5790709A;在這一階段,許多研究將一些重要的數(shù)學模型或數(shù)學理論與圖像處理相結合,如西門子公司提出的專利申請US6470097B1。隨著現(xiàn)代控制論、信息處理技術、通信技術等技術的發(fā)展,圖像復原技術開始出現(xiàn)了一些新的方法和新的趨勢,包括神經(jīng)網(wǎng)絡法,如基于Hopfield網(wǎng)絡的圖像復原方法,通過學習方式改進算法參數(shù)的辨識,Canon公司于1991年提出的專利申請EP0449516A2就屬于一種典型的神經(jīng)網(wǎng)絡圖像復原方法;時頻分析法,如專利申請JPH07222148A中的基于小波理論圖像復原方法,該方法能夠更好地抑制圖像噪聲。該時期內(nèi)的圖像復原算法發(fā)展迅速,并出現(xiàn)了各種算法體系分支,為后續(xù)的圖像復原技術的發(fā)展以及應用奠定了重要的基礎。

      21世紀以來,圖像處理技術越來越受到重視,因而此時期又涌現(xiàn)出一些全新的圖像復原算法,包括基于圖論的圖像復原算法,如專利申請US2007022067A1的圖割法;基于智能優(yōu)化的圖像復原算法,如遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、魚群算法等,如Fish&Richardson公司提出的專利申請US2010189367A1屬于一種基于遺傳的圖像復原算法;如專利申請CN101236650A中的基于模糊路徑的算法;專利申請US2005019000A1中的基于超分辨率的圖像復原算法等等。與此同時,對已有技術的改進與發(fā)展也是該時期圖像復原技術的重點,如對神經(jīng)網(wǎng)絡改進后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法在圖像復原儼然成為一種新的發(fā)展趨勢,Google團隊近期利用該技術成功實現(xiàn)了對打馬賽克圖片的復原;而為了實現(xiàn)更好的圖像復原效果,將多種圖像復原技術進行有效地結合也已成為一種改進方法,如CN102629373A提出將稀疏算法與超分辨率技術相結合的圖像復原算法、CN103150709A提出將色彩信息與壓縮感知相結合等。

      3 ?專利申請量趨勢和各階段主要申請人排名

      圖像復原算法起源較早,但在1988年之前經(jīng)歷了逾十年的技術萌芽期。之后從1988~2003年屬于該技術的緩慢發(fā)展期,且主要以國外專利申請為主。而在2003~2012年這一階段,全球申請量明顯提升,技術飛速發(fā)展,同時帶動了國內(nèi)申請的起步與發(fā)展。在申請人分析方面,國外的大型企業(yè)如佳能、三星、富士膠片、松下等與圖像復原技術相關的產(chǎn)業(yè)是該領域的重要申請人,而國內(nèi)部分的主要申請人則來源于科研高校,主要包括西安電子科技大學、清華大學等,如圖1所示。

      4 ?總 結

      圖像復原在圖像處理和計算機領域中是一個重要而又困難的內(nèi)容,同時也是一個基礎性的處理過程,是圖像處理研究的熱點之一,其在天文觀測、光學遙感、醫(yī)學成像、材料科學、公安偵查、歷史人文等領域都具有重要的應用價值。根據(jù)以上分析可見圖像復原技術越來越受到國內(nèi)外企業(yè)和研究機構的重視。

      參考文獻

      [1]沈 峘,李舜酩,毛建國,等.數(shù)字圖像復原技術綜述[J].中國圖象圖形學報,2009,14(9):1764~1775.

      [2]趙雪青.降質圖像復原方法研究[D].陜西師范大學,2014.

      [3]李鑫楠.圖像盲復原算法研究[D].吉林大學,2015.

      [4]黃賀艷.圖像復原算法研究[D].吉林大學,2014.

      收稿日期:2018-12-2

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