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申请/专利权人：中国人民解放军空军军医大学

摘要：本发明涉及图像处理领域，涉及一种飞行测试系统，包括：无人机，用于采集包含参考点的连续多帧灰度图像；去模糊模块，用于计算灰度图像的整体模糊指标，其与第一、二模糊指标正相关，与噪声指标负相关，基于整体模糊指标得到去模糊图像；第一模糊指标与像素点的梯度差异负相关；第二模糊指标与参考点的灰度方差正相关，与参考点在图像中的轨迹和对应的无人机飞行轨迹的差异正相关。噪声指标与去噪前后的灰度差异正相关。飞行测试模块，用于计算稳定指标，其与灰度图像和去模糊图像的差异负相关；响应于稳定指标大于预设阈值时，飞行测试合格。本发明提高了对灰度图像去模糊的效果，得到的飞行测试结果的准确性更高。

主权项：1.一种飞行测试系统，其特征在于，包括：无人机，用于采集包含参考点的连续多个时刻下的多帧灰度图像；去模糊模块，用于利用改进的算法对各帧图像进行去模糊处理，得到对应的去模糊图像；所述算法包括利用整体模糊指标对点扩散函数进行加权，得到改进的点扩散函数；所述整体模糊指标与第一模糊指标和第二模糊指标正相关，与噪声指标负相关；第一模糊指标与参考点和预设邻域内像素点的梯度的差异负相关；第二模糊指标M为： ，其中，为正相关归一化函数，D、E和F为权重值，为在所有帧图像中参考点的灰度方差，r为所有夹角的均值，所述夹角为相邻两帧图像中参考点的连线与参考点所在列方向的夹角，为所有时刻无人机飞行方向与初始飞行方向的夹角的均值，L为所有的相邻两帧图像中参考点的距离的和，g为所有相邻两时刻间无人机水平飞行的距离的和，为比例系数；噪声指标与去噪前后参考点的灰度差异正相关；飞行测试模块，用于计算无人机飞行的稳定指标，稳定指标与去模糊前后灰度图像的差异负相关；响应于稳定指标大于预设阈值时，飞行测试合格；所述改进的点扩散函数的获取过程，包括：更新算法的点扩散函数的表达式为： ；其中，为更新前的第j帧灰度图像的点扩散函数，为更新后的第j帧灰度图像的点扩散函数，为第j帧灰度图像的整体模糊指标；所述整体模糊指标的表达式为： ；其中，为第j帧灰度图像的整体模糊指标，k为任一帧灰度图像中的像素点的总数，为第j帧灰度图像中的第i个像素点的第一模糊指标，为第j帧灰度图像中的第i个像素点的第二模糊指标，为对第j帧灰度图像中的第i个像素点的噪声指标进行负相关归一化后的值；所述稳定指标W的表达式为：；其中，计算所有灰度图像的灰度均值与对应的所有去模糊图像的灰度均值的差异，记为差异A1；对差异A1进行负相关归一化得到第一参考稳定指标；计算所有灰度图像中的像素点的梯度幅值的均值与对应的所有去模糊图像中的像素点的梯度幅值的均值的差异，记为差异A2；对差异A2进行负相关归一化得到第二参考稳定指标。

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权利要求：

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