技術(shù)特征：

1.一種有效的圖像鏡面反射移除方法，其特征在于，它包括以下步驟：

步驟1，將鏡面反射圖像中的“鬼影”構(gòu)建模型，“鬼影”模型建模為反射層R與鬼影核K的卷積，對(duì)應(yīng)模型如下：

Y＝X+R*K

其中，Y為觀測(cè)到的圖像，X為真實(shí)場(chǎng)景，*為卷積操作；

步驟2，構(gòu)建圖像塊數(shù)據(jù)庫；

步驟3，利用期望最大化算法求解高斯混合模型的參數(shù)；

步驟4，利用步驟3中所求參數(shù)，對(duì)圖像層與反射層均構(gòu)建相應(yīng)的塊級(jí)高斯混合模型約束；

步驟5，利用步驟3中得到的高斯混合模型先驗(yàn)，并聯(lián)合非負(fù)約束，得到最終代價(jià)函數(shù)；

$\begin{array}{c}\left|\right|Y-X-R*K|{|}_2^2-{\mathrm{\σ}}^2{\mathrm{\Σ}}_{i}log\left(GMM\right(P_{i}X\left)\right)-{\mathrm{\σ}}^2{\mathrm{\Σ}}_{i}log\left(GMM\right(P_{i}X\left)\right)\\ \begin{array}{cc}S.T.& X\≥0,R\≤1\end{array}\end{array}$

其中P_i為塊提取操作矩陣；

步驟6，采用估計(jì)方法計(jì)算鬼影核K，在本方法假設(shè)下，鬼影核K僅存在兩個(gè)非零值，鬼影核K可參數(shù)化為一個(gè)二維的空間偏移向量d_k和一個(gè)相對(duì)的減弱因子c_k；

$R_i=R_i^1+C_k\·R_i^2$

其中，為第一層反射圖像的第i像素，為第二層反射圖像的第i像素；

步驟7，利用估計(jì)方法得到的鬼影核K，再結(jié)合一個(gè)總變分先驗(yàn)，采用分裂Bregman方法求解得到初始估計(jì)值；

$\left|\right|Y-X-R*K|{|}_2^2+{\mathrm{\σ}}^2\·TV\left(X\right)+{\mathrm{\σ}}^2\·TV\left(R\right)$

步驟8，利用步驟7中的初始估計(jì)值，以及步驟5中的代價(jià)函數(shù)，采用半二次方法求解。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種有效的圖像鏡面反射移除方法，其特征在于，

所述步驟6中的估計(jì)方法具體如下：

步驟6.1，利用的二維自相關(guān)映射計(jì)算偏移，上述映射在d_k對(duì)應(yīng)的地方會(huì)有局部最大值，則檢測(cè)局部最大映射即可得到偏移估計(jì)，如果檢測(cè)到局部最大值為零偏移，則置c_k為零且返回，否則進(jìn)行步驟6.2至6.3；

步驟6.2，利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法得到輸入圖Y上的角點(diǎn)；

步驟6.3，提取以角點(diǎn)為中心的5×5塊，并對(duì)所有角點(diǎn)塊以及其d_k偏移后的塊進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，相關(guān)性大的認(rèn)為為鬼影塊，然后求出c_k。