雾天条件下的视频图像复原方法及其应用

针对雾天户外视频图像的退化现象,提出一种基于大气模型的完全自适应视频图像复原方法。该方法根据单帧图像的灰度分布特性,求出天空区域灰度的最佳近似正态分布,再由这个近似正态分布得到天空区域的灰度均值,同时根据灰度直方图分割出各个景物的深度区域并求出归一化辐射率的值,利用同深度区域内像素点的对比度实现退化图像的复原。实验表明,该方法对雾天退化图像的清晰化效果较好。     

用VC++.Net实现退化图像的恢复

在实际的工作中,我们经常要用某种图像恢复算法对退化图像进行恢复。本文根据退化图像的特点,分析和研究了几种常用恢复算法的特点及适用情况,并在VC .net环境下对这些恢复算法进行了实现。实验表明,这些算法在适用的情况下有很好恢复效果。     

基于神经网络的空间CCD相机图像恢复

空间太阳望远镜的CCD相机，在正规工作期间，由于辐射老化，引起所拍摄图像的退化。本文研究基于神经网络的方法解决退化太阳图像的恢复问题，以图像恢复的神经网络方法为基础，在计算量、存储空间和恢复效果的三个方面上进行算法改进，使时间复杂度和空间复杂度大大地降低，增强了图像恢复的实时性，同时提高了图像的恢复效果，使之能较好应用于空间望远镜太阳图像的恢复。     

基于邻域一致性的无人机航拍图像配准过程控制技术

由于无人机航拍图像的采样节点重叠度较高,所以在无人机航拍图像配准过程中无法避免像素点错误匹配的问题,提出基于邻域一致性的无人机航拍图像配准过程控制技术。根据无人机航拍图像配准区域划定标准,识别关键图像标注点,通过计算一致性测度值指标设计基于邻域一致性的无人机航拍图像融合方法。结合图像融合结果进行航拍图像地理定位,根据采样灰度因子的数值水平分析图像采样节点之间的重叠关系,对航拍图像进行坐标变换与几何校正。结合坐标变换与几何校正结果提取图像边界特征点,将特征点作为配准过程控制点,根据控制点分布质量与尺度空间极值实现无人机航拍图像配准过程控制。实验结果表明,在邻域一致性原则作用下,无人机航拍图像采样节点之间的重叠度明显下降,像素点错误匹配问题得到了解决,配准效果好。     

自适应传输下视觉图像清晰化处理系统仿真

目前研究的视觉传达图像清晰化处理系统存在清晰化处理效果较差,耗时较长的问题.提出自适应传输下视觉图像清晰化处理系统仿真,系统硬件选用RT处理器为核心设备,通过RT处理器提高系统的闪退功能,设定自适应传输的信源与信道联合模块增强信息的传输能力,引入数据帧和同步帧信号实现信息采集.以非常清晰、清晰、较清晰、稍模糊、模糊、非常模糊六个指标建立软件程序,分析图像清晰度,确定灰度值,从而实现软件处理工作.设计对比实验,通过对比清晰化处理结果和图像处理时间结果表明,自适应传输下视觉图像清晰化处理系统能够有效提高清晰化处理效果,缩短处理时间.     

一种基于三角形网格的图像分块盲复原算法

针对图像分块方法恢复空间移变降质图像时存在严重的边界噪声,以及采用传统遗传算法进行图像盲复原时运算量大的问题,提出一种基于三角形网格的图像分块盲复原算法.根据图像的退化情况采用三角形网格划分图像子块,并利用微种群遗传算法和传统遗传算法交替进化的方式分别估计各图像子块以及各子块区域中点扩散函数的参数,同时对各图像子块的重叠部分进行边界修正.实验结果表明,与传统的图像分块遗传算法相比,该算法的运行时间和复原图像的边界寄生波纹都大为减少,图像的恢复质量有明显提高.     

一种新的图像去模糊清晰化方法

针对在实际环境中很难得到图像去模糊所需要的大量先验知识,诸如退化模式、 点扩散函数等,提出了一种新的图像去模糊清晰化方法。首先利用高斯差分算子获得图像轮廓 信息,然后根据轮廓信息预测清晰图像过渡区,再利用清晰图像过渡区、退化图像和点扩散函 数之间的关系建立目标函数,为了克服噪声的影响,在目标函数中加入了非负性惩罚项和空间 相关性约束项,并使用滞后迭代的极小化方法来求解点扩散函数;最后通过已有的非盲目图像 复原算法复原图像。实验结果表明,该方法无需知道图像退化模式,对各种因素引起的退化图 像都能有效地复原。     

基于红外视觉的野外搜救无人机的设计与实现

针对当前野外搜救效率低下、搜救效果易受环境因素(如夜间)影响等问题,设计制作了一种采用红外视觉的野外搜救无人机。搜救无人机通过机载的红外热像仪FLIR TAU2对搜救区域进行图像采集;将拍摄的红外图像传输给机载的TK1实现对红外图像中人体目标的实时检测;无人机将检测到的人体目标的地理位置发送给地面站,以便搜救人员能够及时完成救援任务。在红外人体目标检测阶段,采用方向梯度直方图(HOG)对红外目标进行特征描述,并通过线性支持向量机(SVM)分类器对HOG特征分类检测。试验结果验证了所设计的搜救无人机可以在多种真实野外场景下完成野外搜救任务。     

旋翼微小型无人机地面站系统的设计与实现

针对旋翼机的控制复杂性,设计一套面向旋翼式微小型无人机的地面控制站系统。利用该系统可进行航迹设定和任务规划,存储和回放飞机航行记录,接收航拍图像,并通过对旋翼式无人机虚拟模型和视频图像的融合处理,实时显示飞机飞行姿态、位置及运行状态,实现旋翼式微小型无人机的超视距遥控,具有直观、形象的良好操控性能。     

KSP320磨床工作台液压横移系统改造

KSP320磨床主要用于小型轧辊的加工,磨床的工作台液压横移系统在使用多年后出现故障,通过对系统工作状态的分析,对液压横移系统进行设计改造,消除了故障,并使磨床进给系统恢复原有功能要求。     

无人机侦察图像运动模糊复原方法研究

无人机具有体积小、使用方便以及战场生存能力较强等优点,在军事领域中应用越来越广泛。无人机进行情报侦察时,成像设备与拍摄物之间存在相对运动,使得拍摄到的图像出现模糊,严重影响后期的情报处理,因此如何提高模糊图片的质量成为无人机情报处理中的重要课题。介绍了在无人机侦察这一背景下图像运动模糊的降质机理及成像特点,对运动模糊复原领域中图像非盲复原与盲复原两类方法进行研究,从算法原理和实际应用两方面对每种算法的优缺点进行了总结。最后对无人机侦察图像运动模糊复原算法的发展趋势做出展望,实时性、适用性与智能性将成为算法的主流发展方向。     

A Stochastic Approach for Blurred Image Restoration and Optical Flow Computation on Field Image Sequence

The blur in target images caused by camera vibration due to robot motion or hand shaking and by object(s) moving in the background scene is different to deal with in the computer vision system.In this paper,the authors study the relation model between motion and blur in the case of object motion existing in video image sequence,and work on a practical computation algorithm for both motion analysis and blut image restoration.Combining the general optical flow and stochastic process,the paper presents and approach by which the motion velocity can be calculated from blurred images.On the other hand,the blurred image can also be restored using the obtained motion information.For solving a problem with small motion limitation on the general optical flow computation,a multiresolution optical flow algoritm based on MAP estimation is proposed. For restoring the blurred image ,an iteration algorithm and the obtained motion velocity are used.The experiment shows that the proposed approach for both motion velocity computation and blurred image restoration works well.     

复杂背景运动模糊图像的盲复原算法研究

为了有效恢复具有复杂背景的运动模糊图像，提出一种基于正则化策略和共轭梯度优化迭代复原算法；同时为了辨识运动模糊图像的参数，又提出一种基于模糊图像做分自相关函数的点扩展函数辨识算法。为验证算法的有效性，在微机上对提出的算法与现有算法进行了对比实验，结果表明十分有效，也具有较强的鲁棒性。     

基于频谱参数估计和神经网络的运动模糊图像恢复

提出了一种运动模糊图像恢复模型，运动模糊图像经傅立叶变换后在频域有频谱零点进行参数估计，通过霍变换初步求得运动模糊图像的点扩展函数，当估计出运动模糊图像的点扩展函数的参数后，用神经网络方法进行恢复。这种恢复模型可以对任意角度的匀速运动模糊图像的恢复取得恢复效果。该方法具有操作简单和全局搜索收敛的优点，实验证明这是一种比较好的运动模糊图像恢复方法。     

基于频谱预处理与改进霍夫变换的离焦模糊盲复原算法

为了提高离焦模糊图像复原清晰度,提出一种基于频谱预处理与改进霍夫变换的 离焦模糊盲复原算法。首先改进模糊图像频谱预处理策略,降低了噪声对零点暗圆检测的影响。 然后改进霍夫变换圆检测算法,在降低算法复杂度的同时,增强了模糊半径估计的准确性。最 后利用混合特性正则化复原图像模型对模糊图像进行迭代复原,使复原图像的边缘细节更加清 晰。实验结果表明,提出的模糊半径估计方法较其他方法平均误差更小,改进的频谱预处理策 略更有利于零点暗圆检测,改进的霍夫变换圆检测算法模糊半径估计精度更高,所提算法对已 知相机失焦的小型无人机拍摄的离焦模糊图像具有更好的复原效果。针对离焦模糊图像复原, 通过理论分析和实验验证了改进的模糊半径估计方法的鲁棒性强,所提算法的复原效果较好。     

一种匀速直线运动模糊参数估计方法

运动模糊恢复就是利用运动模糊退化的某种先验知识来重建或恢复原有图像。在运动模糊的点扩散函数未知的情况下,估计运动模糊的点扩散函数是运动模糊恢复的前提和关键。从傅立叶变换的角度对匀速直线运动模糊图像的点扩散函数在频域中的特点做了理论分析,论证了点扩散函数在频域内的零点特性及模糊图像两次傅立叶同态变换后的方向特性,并提出了利用这些特性进行运动模糊方向估计的方法及两种模糊距离的估计方法。实验结果证明了所提出方法的有效性。     

基于多尺度网络的运动模糊图像复原算法

动态场景的非均匀盲去模糊一直是图像复原领域中的一个难题。针对目前的模糊图像复原算法不能很好地解决多样性模糊源的问题,提出了一种端到端的基于多尺度网络的运动模糊图像复原算法。所提算法使用修剪过的残差块作为基本单元,且在每一级尺度上都采用相同的非对称编解码网络。为了更好地提取输入图像特征,在编码端使用引入注意力机制的残差模块,还加入了空间金字塔池化层。编码端和解码端中间的循环单元可以获取图像的空间信息,从而利用图像空间的连续性来进行非均匀运动模糊图像的复原。测试结果显示,在GoPro数据集上所提算法的峰值信噪比（PSNR）达到33.69 dB,结构相似性（SSIM）达到0.953 7,且能够更好地复原模糊图像的细节信息,而在Blur数据集上所提算法的PSNR为31.47 dB,SSIM为0.904 7。实验结果表明,与尺度递归网络和深度层次化多patch网络相比,所提算法取得了更优的模糊图像复原效果。     

基于加速度补偿的无人机吊挂飞行抗摆控制

为了抑制四旋翼无人机（UAV）吊挂飞行中的载荷摆动,研究了一种新的基于加速度补偿的抗摆控制方法。首先,基于拉格朗日法建立了四旋翼UAV吊挂系统的非线性动态特性方程,并构建了能量函数来设计飞行控制系统,使四旋翼UAV跟踪参考轨迹;然后,利用吊挂载荷运动轨迹广义误差设计抗摆控制器,对四旋翼UAV进行加速度补偿以修正UAV的运动轨迹,进而抑制因四旋翼UAV快速运动造成的吊挂载荷摆动;最后,通过仿真对加速度补偿前后的UAV吊挂飞行控制效果进行对比分析。仿真结果表明,基于加速度补偿的飞行控制方法不仅能保证UAV吊挂飞行的平稳,而且能为飞行控制系统提供足够的稳定裕度。     

Recognition of camera-captured low-quality characters using motion blur information

Camera-based character recognition has gained attention with the growing use of camera-equipped portable devices. One of the most challenging problems in recognizing characters with hand-held cameras is that captured images undergo motion blur due to the vibration of the hand. Since it is difficult to remove the motion blur from small characters via image restoration, we propose a recognition method without de-blurring. The proposed method includes a generative learning method in the training step to simulate blurred images by controlling blur parameters. The method consists of two steps. The first step recognizes the blurred characters based on the subspace method, and the second one reclassifies structurally similar characters using blur parameters estimated from the camera motion. We have experimentally proved that the effective use of motion blur improves the recognition accuracy of camera-captured characters.     

非零边界旋转运动模糊图像的恢复算法

具有非零灰度边界的旋转运动模糊图像的恢复是图像处理的一个热点研究问题。为了在离散情况下能够沿模糊路径上快速提取像素的灰度信息，将Bresenham算法思想引入到旋转运动模糊图像的恢复工作中，并在此基础上，提出了一种基于模糊路径频域滤波去卷积的恢复算法，同时，为了有效地恢复非零边界区的图像信息，又提出了一种基于邻域知识引导的最小代价恢复算法。这样就可将非零边界旋转运动模糊图像的恢复过程分为两个阶段，即先后用该两个恢复算法分别进行处理，由于使整个恢复过程避开了迭代计算和一些复杂的费时运算，从而加快了恢复速度。为验证该算法的效果，在微机上，对该恢复算法与现有的算法进行了对比实验和一系列的验证实验，实验结果表明，该算法十分有效，且具有一定的抗噪能力。