模糊图像迭代盲反卷积复原

针对超速或换道车辆容易出现的图像模糊问题,提出了基于盲反卷积的去模糊方法。传统的去模糊方法是假定已知模糊参数,而实际的目标图像模糊参数是未知的。所以采用一种盲复原方法,首先估计出模糊点扩散函数PSF,然后进行模糊处理。根据实际采集的图像含有高斯噪声的特点,将常用零均值高斯白噪声作为其噪声模型,根据噪声均值与方差的最小二乘估计改进盲反卷积模型,得出新的恢复模型,进而恢复含噪声的模糊图像。结果表明,该算法较传统算法恢复效果得到明显改善。     

高斯型点扩散函数边缘拟合模型的研究

采用高斯型点扩散函数拟合方法与理想边缘做卷积得到边缘模型,基于该模型对黑白棋盘的像的边缘像素灰度分布进行拟合,通过比较高斯型点扩散函数与贝赛尔型点扩散函数的拟合效果,研究表明利用高斯型点扩散函数拟合获得的拟合参数比后者更接近给定的初始拟合参数值,边缘拟合效果更好。     

亮星与暗星测光方法的对比研究

利用有效点扩散函数和高斯函数分别对亮星和暗星进行拟合测光的对比研究.将国家天文台1m望远镜观测的16幅CCD图像中的星体按其平均光度分为亮星和暗星二类,各自求得它们的有效点扩散函数并进行测量.结果表明:用亮星的有效点扩散函数拟合亮星精度较高,用高斯拟合方法拟合暗星精度较高.有效点扩散函数测量亮星的精度优势明显,对于暗星...     

基于小波域的图像增强算法

针对图像边缘增强和滤噪的矛盾,提出了符合视觉特性的基于小波域的图像增强算法.将图像的小波变换结果看成一幅图像,则在空域中的阶跃边,在小波域的高频通道中表现为屋脊边,而空域中的屋脊边,在小波域高频通道中表现为成奇对称的屋脊边缘对.在高频通道中,用高斯函数或升余弦函数拟合屋脊边,用正弦函数拟合屋脊边对.通过修改拟合函数的参数来改变其形状,从而使反变换回来的图像的边缘斜率提高,进而达到图像增强的目的.由于在对屋脊边的识别中采用了方向信息测度,使算法能很好地处理边缘增强和滤噪的矛盾.分别对测试图像和实际图像进行处理,并与传统的高通滤波方法进行了对比,实验结果表明,本文提出的方法具有更好的视觉效果.     

双目视图运动图像去模糊方法

现代工业生产线上采集到的产品图像存在运动模糊,对后期探测产品表面信息以及重建产品轮廓产生影响.为了解决这一问题,提出一种基于双目视图的运动图像去模糊方法.通过双目相机之间的对极几何关系以及相机模型,推导出两视点图像点扩散函数路径之间的内在联系,并运用像机标定模块求取标定矩阵中的参数.通过此内在约束条件求取精确的点扩散函数,并对双目视点图像进行统一去模糊.结果表明,通过双视点图像几何关系求取的点扩散函数路径来进行去模糊取得了较好的效果.     

数字式光学传递函数测量的自动对焦技术

为了提高数字式光学传递函数测量的精确度,介绍了2种自动对焦评价方法:锐度函数法和均方差函数法.系统采用步进电机驱动微动工作台,实现CCD沿光轴方向的直线运动,其中CCD用于接收图像,通过搜索对焦评价函数最大值来完成自动对焦.实验结果表明在该系统中锐度函数法作判据的效果要优于均方差函数法,最后分析误差因素并提出修正途径.     

基于简单透镜计算成像的图像复原重建

为了在精简光学镜头结构的情况下获取高像质图像,提出了基于简单透镜计算成像的图像复原重建方法。首先,通过分析光学系统点扩散函数空间变化特性,提出了基于空间变化的点扩散函数获取及测量方法。然后,采用基于自适应稀疏先验信息的空间变化点扩散函数图像分块复原算法,对简单透镜模糊成像进行复原重建。为了验证本文算法的有效性,采用数字仿真模拟和实际拍摄两种方式获取简单透镜成像结果。结果表明:本文算法能够有效地抑制图像边缘的振铃效应并较好地保留图像的细节。     

基于FLM的特征检测算法在手势识别中的应用

提出一种用于特征检测的基于高斯函数的特征相似度函数(Feature Likelihood map(FLM))，该函数是归一化为[0，1]的一个函数，它模拟了在尺度空间中各点的图像特征的相似度．FLM继承了一些基于特征的图像描述方法的特点，避免了模型和数据匹配算法中所需要的大量的搜索，它还淘汰了基于特征的传统方法中的阈值需要．本文推导了对称圆状特征的相似度函数，并且将它运用于手势识别中，实验结果表明该方法能很好地检测出手形特征并且进行手区域定位和手形识别.     

一种基于NAS-RIF的SST图像盲恢复新方法

图像恢复是太空太阳望远镜（SST）图像处理的重要组成部分，当点扩散函数未知时只能进行盲恢复．在诸多的盲恢复算法中，非负有限支撑限制递归法（NAS—RIF）可以取得较好的恢复效果，但其对高频噪声的放大严重地影响了恢复效果和具体应用范围．为了降低对噪声的放大，本文分析和比较了不同的自适应平滑滤波，在NAS—RIF代价函数上增加了基于Hessian法的自适应平滑项．最后通过仿真计算验证了所改进的算法具有良好的稳定性、噪声抑制作用和图像边缘的保护作用，可以用于实际的SST图像恢复．     

基于特征分布的建筑墙体裂缝图像识别方法

针对当前以人工智能为基础的墙体裂缝识别主要以图像识别为主,容易受到裂痕特征分布不均匀的影响,识别精度不高的问题,提出基于特征分布和高斯混合模型的建筑墙体裂缝图像识别方法.采用Harris角点检测算法对墙体图像进行角点求解处理,对建筑墙体图像进行预处理;通过选择掩模平滑法对墙体图像进行增强处理,将特征分布和高斯混合模型相结合,实现对建筑墙体裂缝图像的高精度识别.结果表明,该方法识别精度较高且识别时间短,预处理效果明显增强.     

结合编码曝光和运动先验信息的局部模糊图像复原

针对局部运动模糊图像复原的病态性和背景被破坏的问题,提出基于编码曝光和运动先验信息的局部模糊图像复原方法. 分析编码曝光成像理论模型,建立最优码字选取的适应度函数准则. 通过物像关系,获得运动目标的点扩散函数（PSF）像移尺度初步估计参数,作为运动先验信息. 采用背景差分法进行目标提取,综合编码曝光运动模糊图像的叠加特性,实现对运动模糊目标区域的精确提取. 结合先验信息,引入基于贝叶斯最大后验概率框架的student-t复原算法进行PSF精确估计和复原重建,快速迭代得到复原结果. 搭建实验仿真系统,并开展针对实际运动目标的复原实验. 实验结果表明,该方法能有效改善传统曝光中运动模糊复原的病态性问题,抑制复原过程中目标图像边缘振铃及背景噪声的放大效应,所复原图像具有更好的主客观评价结果.     

水下模糊图像参数估计复原方法

针对不同的图像退化模型,分析了图像模糊的不同类型以及通过解卷积复原图像的各类方法,讨论了对应于不同模糊类型所适用的解卷积方法。在对水下图像复原前先采取去噪预处理较好地抑制了复原过程的病态问题,再利用拉东变换和傅里叶变换估计点扩展函数中模糊角度和模糊距离,实现了在缺少先验信息前提下的水下图像的复原,且相比于其他估计方法更加简便准确。实验结果表明:该方法能较为有效地复原水下模糊图像。     

图像盲恢复算法及其实现

针对图像盲恢复算法及其应用进行了研究，讨论了盲恢复算法中的非参数限定支持域恢复技术，这类算法并不假设图像或者模糊的参数模型，而是同时估计出清晰图像和点扩展函数。在介绍Kundur等提出的非负和集约束递归逆滤波算法的基础上，提出了该算法的改进，利用零相位FIR滤波器的频率特性，消除滤波器带来的相位失真，减少图像失真；增大FIR系数中心像元的加权值，增强图像高频。实验结果证明了改进算法的有效性。     

数字全息显微中的自动聚焦

为实现快速、准确的自动聚焦,采用理论分析和实验验证相结合的方法,对显微数字全息自动聚焦所采用的数值重建算法、全息图零级谱滤除和聚焦评价函数等相关问题进行了研究。结果表明:菲涅耳变换重建算法完全可以用于数字全息自动聚焦中;全息图零级谱的滤除使得基于菲涅耳变换算法的自动聚焦过程无法实现;灰度方差函数、傅里叶频谱加权对数函数和标准偏差相关函数可以有效地用于显微数字全息数中的自动聚焦,其中傅里叶频谱对数函数计算时间最短,是首选的聚焦评价函数;利用再现像光场中部分区域作为聚焦判断依据,可以大大缩短自动聚焦时间。     

基于频谱图分析的PSF自动获取方法

运动模糊图像恢复讨论的是对运动物体所拍摄的模糊图像进行精确恢复,恢复的关键在于精确获取点扩展函数的参数。本文提出了一种点扩展函数自动获取方法,该方法通过计算机分析运动模糊图像频谱图,能够自动获取点扩展函数的运动方向和模糊长度,避免了人机交互的繁琐和不准确。通过实验仿真并与其他点扩展函数的参数获取方法做比较,验证了该方法的准确性和实用性。     

一种基于稀疏正则化的图像盲复原方法

在图像盲反卷积的过程中,最主要的难点是缺少点扩散函数的足够信息而导致的病态问题.解决此问题可以通过对原始图像和点扩散函数同时进行正则化约束.为了在图像复原过程中得到惟一、稳定的解,并保证图像恢复结果的有效性,提出了一种具有尺度不变性和稀疏性的正则化函数,并通过两组对比实验例证了利用该函数的图像盲复原算法具有良好的鲁棒性和收敛稳定性.     

基于数字图像边缘信息的自动对焦算法研究

基于数字图像的自动对焦算法有广泛的应用。提出了一种新的自动对焦算法，该算法通过一最小各向同性小波滤波器在对焦图像序列进行滤波，得到了一边缘特征图像序列，再以能量目标函数为准则，从这些边缘特征图像序列中，选出最佳对焦图像，从而确定精确对焦的位置。实验证明了该算法效果好于方差函数对焦算法。     

基于奇异值分解估计点扩散函数的复原算法研究

基于奇异值分解的性质,从离散退化模型出发,采用理想图像奇异值向量的平均能谱理论,得出用奇异值分解来估计点扩散函数的方法,复原过程用逆滤波法来实现。文中采用奇异值累计和函数的二阶导来确定点扩散函数估计过程中的重组阶数R1,三阶导曲线用于去噪的重组阶数R2的选取。用本文方法进行去噪复原实验,与自动选取法进行比较,去噪复原效果较好。     

图像处理技术在高放大多功能显微诊断仪中的应用

通过选用性能优良的图像采集卡,建立完善的数学模型,开发出多功能显微仪中的图像处理软件系统,从而完美地实现了数字图像处理在高放大多功能显微诊断仪中的图像显示与平滑,恢复与增强,边缘提取与分割等常用技术,并提供了显微诊断仪中常用的活细胞形态与液态的指标量化计算方法.     

一种改进的非负限定性支持域算法

引入单调平滑的对数函数,对原代价函数取以e为底的对数进行复合,提出了一种改进的非负限定性支持域算法．从代价函数的梯度入手推导出共轭梯度算法,其搜索方向保持不变而搜索步长变小,使滤波系数更加逼近于点扩展函数逆算子,从而使估计图像与原始图像更加接近．对文字模糊图像的仿真结果表明,与原始算法相比,改进算法的均方误差曲线收敛性及稳定性更好,提高了恢复图像的信噪比．