基于特征脸空间的人脸图像恢复

本文提出一种基于特征脸空间新的正则化恢复方法,并用Cross-validation(交叉验证)法确定最优的正则化因子.特征脸空间包含的人脸信息可以补充不可辨识的模糊图像丢失的信息,交叉验证法能保证恢复结果忠实于原像.实验结果表明,用本文的方法与成熟的迭代法和正则化方法比较,不但以ISNR为标准,还是以人的主观感觉判断,本文的方法都要优于其他两种方法.而且,本文方法的恢复效果对图像的模糊程度依赖性较小,可以恢复严重模糊的图像.     

运动模糊图像的空域复原方法

根据匀速直线运动造成的图像模糊的特点,建立原始图像与模糊图像间的关系,在此基础上分析匀速模糊图像的退化及恢复过程,由此推出其在空间域的相关数学模型,并运用计算机模拟达到预期效果。     

基于尺度旋转的图像恢复研究

运动模糊图像恢复是图像处理中的重要部分。本文将计算机图形学尺度旋转引入运动模糊图像恢复中,提出基于尺度旋转变换的运动模糊图像自动搜索恢复模型,并阐述建立模型的完整过程和均方误差准则下自动搜索优化算法。实验表明,模型较好解决了传统运动模糊图像恢复中无参数恢复图像的缺陷,恢复效果良好,是一种有效的图像恢复方法。     

一种亚像素级的运动模糊点扩散函数的估计方法

对于运动模糊图像恢复,点扩散函数估计的准确性直接影响恢复结果.针对任意方向上的运动模糊图像,本文提出了一种亚像素级的点扩散函数的估计方法,将亚像素的作用近似为近邻像素间的加权和,由此获得对点扩散函数的精确估计.实验结果表明,本文所提出的方法能够获得较好的图像恢复效果.     

最小熵图像恢复

本文介绍了最小熵方法并引入应用于图像恢复技术中。文中考虑了变量可分离退化核。在退化点扩散函数(PSF)未知时,以差分图像的熵最小为准则直接估计恢复逆滤波器系数。如果退化图像上迭有加性噪声,差分模式则应作适当修改以减小噪声对参数估计的影响,然后以维纳滤波恢复图像。     

基于模糊聚类算法的体育运动视频图像分析应用

针对当前的体育运动视频图像分割方法存在图像分割结果粗糙以及空间畸变率高等缺陷,提出基于模糊聚类算法的体育运动视频图像分割方法。介绍了模糊聚类算法的基本理论,借助时域差分图像建立含有正态分布和灰度值的二阶模糊属性,赋予模糊属性S隶属度函数,进而对时域差分图像进行模糊聚类,再通过边缘检测得到运动视频图像分割结果。实验结果证明,该方法的空间精度高、噪声迭代性能好、空间畸变率低,可精准分割复杂运动视频图像,得到高清画面。     

联合小波域和频域的图像去模糊算法

提出了一种在小波域和频域上联合恢复模糊图像的算法。首先在小波域上对模糊图像去噪,提出按照贝叶斯公式估计出小波系数的收缩因子,恢复出模糊图像的小波系数值。此后,按照正则化反卷积图像恢复算法,对去噪模糊图像进行恢复。该算法使得反卷积时的正则化算子选取为较小的值,从而恢复的图像既滤除了噪声,同时降低了边缘模糊等振铃效应。实验结果表明,选择拉普拉斯正则化算子,该算法恢复的图像质量优于频域正则化反卷积算法,此外在同等噪声水平下,不同图像的最优正则化参数处在较小的相同动态范围之内,避免了恢复算法中的反复经验试值寻求最优。     

维纳滤波在退化图像恢复中的应用研究

图像由于受到如模糊、失真、噪声等的影响,会造成图像质量的下降,形成退化的数字图像.退化的数字图像会造成图像中的目标很难识别或者图像中的特征无法提取,必须对其进行恢复.维纳波是一种常见的图像复原方法,该方法的思想是使复原的图像与原图像的均方误差最小原则采复原图像.本文进行了对退化图像进行图像复原的仿真实验,在退化图像中加...     

与任意点扩散函数卷积的模糊图像的恢复

本文给出了实现全息逆转滤波器的条件,制作了三种具有较大空间带宽积的点扩散函数的全息逆转滤波器,给出了二维模糊图像的恢复结果.     

基于进化规划的医学图像恢复方法研究

图像模糊对图像中特定目标的检测以及特征的提取等都会造成影响,采用图像恢复可以改善图像的质量.本文提出了一种基于进化规划的图像恢复方法,该方法把图像的可行解用个体表示,由多个个体构成种群,通过种群的进化而获得质量较优的图像.这种方法可以应用于医学图像的处理.首先分析了图像恢复的原理,然后给出了方法的详细实现步骤和相关的实验结果.     

数字图像的逆滤波复原

对原有逆滤波器进行了改进,从离焦模糊和运动模糊产生的原因出发,结合模糊图像与频谱图的对应关系,应用Hough变换估计出退化参数,然后利用逆滤波方法对模糊图像进行复原。实验结果表明,改进的逆滤波器简单易实现,复原结果较好,但Hough变换估计退化参数的准确性有待进一步提高。     

空间变化离焦模糊红外图像快速复原算法

为了提升空间变化离焦模糊红外图像的图像质量,提出了一种基于图像质量评价的快速复原算法。本文提出的方法首先对模糊图像采用不同点扩散函数对应的截断约束最小二乘法算法进行复原而获得多幅复原图像,并对复原图像进行去振铃;然后对复原图像中每个像素为中心的区域进行图像质量评价,将采用不同参数复原的图像以图像质量评价的结果进行组合以获得最终的复原图像。由于无需对模糊图像点扩散函数估计,且采用了空间域运算的截断约束最小二乘法算法进行图像复原,实验结果表明,本文提出的算法能够对空间变化离焦模糊红外图像进行快速复原,算法运行速度较基于点扩散函数估计的方法大幅提升。     

运动和散焦模糊图像的复原方法及其应用研究

模糊图像复原是从退化的观测图像中重建原始图像的过程,是进行图像处理和模式识别等研究的基础.运动模糊和散焦模糊是两类常见的模糊方式.通过对这两类模糊图像复原过程的研究,分析了模糊图像复原过程中滤波器的选择、点扩散函数的确定以及边缘噪声的处理等关键技术,提出了图像复原的可行方案.计算机仿真试验结果表明,该方法是有效地和可行的.     

实时图像盲复原技术

在有效的视频传输过程中图像的降质是不可避免的，可以通过图像盲复原重建降质的图像。因为不需要已知点扩展函数（PSF），所以得到广泛的应用。视频图像变化明显，传输的数据量大，因此需要一种计算复杂度小的方法来实现图像的盲复原。从此点出发包括两个主要的步骤：模糊图像到拉冬变换域的映射和在这个城内的盲模糊识别。这一映射使系统从2维到1维简化了计算的复杂度，更加符合实时的要求。     

A rapid hybrid algorithm for image restoration combining parametric Wiener filtering and wave atom transform

Image restoration refers to removal or minimization of known degradations in an image. This includes de-blurring images degraded by the limitations of sensors or source of captures in addition to noise filtering and correction of geometric distortion due to sensors. There are several classical image restoration methods such as Wiener filtering. To find an estimate of the original image, Wiener filter requires the prior knowledge of the degradation phenomenon, the blurred image and the statistical properties of the noise process. In this work, we propose a new rapid and blind algorithm for image restoration that does not require a priori knowledge of the noise distribution. The degraded image is first de-convoluted in Fourier space by parametric Wiener filtering, and then, it is smoothed by the wave atom transform after setting the threshold to its coefficients. Experiment results are significant and show the efficiency of our algorithm compared with other techniques in use.     

基于边缘信息的运动模糊图像的鲁棒盲复原

为获得适用于不同模糊图像且简捷的图像盲复原方法,提出了一种稳健的从单幅模糊图像中求取模糊核并对图像去模糊的图像盲复原方法。根据模糊图像与非模糊图之间的边缘关系求模糊核,并在多尺度框架下针对各个子算法设定自适应参数,从而构建一个稳健的图像盲复原方法。对复原结果用4种无参考的图像质量评价方法的评价结果显示,本文方法在噪声和...     

运动模糊图像复原算法的改进及性能研究*

为提高运动模糊图像复原算法的有效性和实时性,分析了常见图像复原算法的优缺点。在此基础上,提出了一种基于小波分解和维纳滤波相结合的图像复原算法。新算法充分利用了小波变换的多分辨率分析特性和维纳滤波复原算法的高效性,既有效抑制了噪声,又减小了图像的灰度失真。仿真结果表明,本文算法不仅提升了图像复原质量,也能满足系统实时性的要求,是一种有效的图像复原算法。     

基于蛙跳算法的模糊图像复原

为了提高模糊图像复原后的清晰度,提出蛙跳算法。将蛙群体分成若干个族群,每个族群包含若干只青蛙,每次进化只更新最差青蛙的位置。为防止解空间收缩,对最优个体进行高斯变异算子操作,同时设定阈值策略对蛙跳各维变量进行指导性更新。建立模糊图像复原模型,用蛙跳算法非线性映射特性建立模糊图像与复原的函数关系,使模糊图像复原的解最终收敛于泊松统计的最大似然解。建立了复原评价指标。仿真实验结果表明,与其他算法相比,蛙跳算法复原较清晰,改善百分比最大,同时耗时最少。     

Radon变换和全变分相融合的图像复原算法

图像复原的核心是点扩散函数的估计和直接去卷积算法,针对拍照过程中,相机和被拍摄物体由于相对运动而导致的图像退化问题,提出一种基于Radon变换和全变分相融合的图像复原算法。首先利用radon变换对图像退化模型参数进行估计,然后采用全变分算法复原退化图像,最后在Matlab 2012平台进行仿真实验对算法的性能检验。仿真结果表明,相对于其它图像复原算法,本文算法可以准确估计退化模型参数,获得了更加理想的图像复原效果,具有一定的实际利用价值。     

退化图像复原方法研究进展

飞行器和空间成像制导装备在大气中高速飞行时会受到湍流干扰,导致光学系统接收到的图像发生模糊降质、像素偏移、信噪比降低等问题,开展退化图像复原技术及方法研究就成为空间光学成像系统获得较高性能图像的重要途径。通过对退化图像复原技术研究进展的系统梳理和分析研究,本文首先介绍了图像退化模型,接着给出了退化图像复原方法的分类,然后比较系统地介绍了确定正则化图像复原方法、随机正则化图像复原方法、基于局部相似性的图像复原方法、基于示例学习的图像复原方法等几种新型的单幅退化图像复原方法,其后分析了视频复原的特征、介绍了新近的几种典型的视频图像复原方法,最后分析总结出了图像复原的难点所在。对于促进我国退化图像复原技术的研究和发展具有一定的参考价值。