空域退卷积图象复原的新方法

本文叙述了一种恢复模糊图象的空域退卷积方法。这种方法只要已知模糊过程的模糊因子,就可以实现图象的恢复。这种方法避免了逆滤波法的缺点,是一种图象复原有效且通用的新方法。     

一种彩色图像复原新方法:基于滑动窗口的支持向量回归算法

提出一种彩色图像复原新方法,将彩色图像按RGB三个通道进行分解,针对每个通道分别采用滑动窗口操作,直至遍历整幅图像,从而获得三个训练集.然后应用支持向量机进行回归分析,建立清晰图像与模糊图像之间的对应关系,从而得出彩色图像复原网络模型.最后根据该模型对待测模糊图像进行复原校正.实验结果显示新算法能很好地对模糊彩色图像进行复原,复原效果优于维纳滤波等经典滤波算法,且计算量远远小于迭代盲反卷积方法.     

基于神经网络和维纳滤波的半盲离焦图像复原

本文提出了一种基于小波神经网络和维纳(Wiener)滤波的半盲离焦图像复原算法,首先提取训练图像的小波域特点参数向量,将该参数用来训练小波神经网络,利用训练好的网络估计图像离焦模糊参数.由离焦模糊参数获得点扩展函数,然后用Wiener滤波完成图像的复原.实验结果表明:该方法能有效地估计离焦模糊参数和复原模糊图像.     

基于降质信息估计的盲图像复原算法

针对低质量图像的复原重建问题,提出了一种基于降质信息估计的盲图像复原算法.该算法主要包括噪声估计网络、模糊核估计网络和重建网络3部分.首先分别通过噪声估计网络和模糊核估计网络,对图像噪声水平和模糊核进行估计;其次,将估计所得噪声水平和模糊核作为降质信息,并联合待处理的低质量图像一起输入重建网络,以帮助获得更好的重建效果...     

用Hopfield网络实现边缘模糊图象的二值化处理

本文在于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络提出了一个实现边缘模糊图象二值化处理的方法，首先将图象二值化处理问题转化成优化问题，然后构造相应的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络参数并用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络实现这个优化问题的解，实验说明，该方法具有较高的精度，同时对较小图象，甚至一维信号亦具有好的效果。     

用Hopfield网络实现边缘模糊图象的二值化处理

本文基于Hopfield网络提出了一个实现边缘模糊图象二值化处理的新方法.首先将图象二值化处理问题转化成优化问题,然后构造相应的Hopfield网络参数并用Hopfield网络实现这个优化问题的解.实验说明,该方法具有较高的精度,同时对较小图象,甚至一维信号亦具有好的效果.     

基于头脑风暴优化算法的BP神经网络模糊图像复原

该文提出一种基于头脑风暴智能优化算法的BP神经网络模糊图像复原方法(OBSO-BP)。该方法在聚类和变异两方面优化了头脑风暴智能算法,利用头脑风暴优化算法易于解决多峰高维函数问题的特点,自动搜寻BP神经网络更佳的初始权值和阈值,以减少BP网络对其初始权值和阈值的敏感性,避免网络陷入局部最优解,增加网络的收敛速度,减小网络误差,提高图像还原质量。该文采用20张不同的图像,对其模糊图像分别进行维纳滤波复原(Wiener)、基于头脑风暴算法的维纳滤波复原(Wiener-BSO)、BP神经网络复原以及基于头脑风暴算法的BP神经网络(BSO-BP)图像复原实验。实验结果表明,该方法能够取得更好的图像复原效果。     

一种基于频域的运动模糊视频复原方法

视频广泛使用于日常生活、公共安全和空间探索等领域。摄像机抖动和物体运动都会引起采集到的视频发生运动模糊现象。模糊的视频不仅会影响视觉感受，而且会影响对视频中信息的提取和辨识工作，因此需要对模糊视频复原。采集到的运动模糊视频中的模糊具有随机性，对于同一个物体，可能在某些视频帧中是模糊的，但是在另一些视频帧中可能是清晰的。根据这一特征，提出一种基于频域的运动模糊视频复原方法。该方法通过在频域中利用曲波变换融合多个相邻视频帧，获得清晰视频。该方法不需要估计模糊核和迭代求解模型，具有较快的运算速度。曲波变换具有很强的方向敏感性和各向异性特征，有助于模糊视频中边缘信息的复原。实验结果证明，提出的复原方法与现有的复原方法相比具有较好的复原效果。     

一种基于神经网络的图像复原方法

提出了一种基于BP神经网络的图像复原算法.在分析图像模糊机制的基础上,为了降低输入维数,该方法采用滑动窗口操作来提取特征,同时为了加快训练速度和改善网络复原效果,首先对图像进行边缘提取,对图像内边缘区域和平坦区域分别采用滑动窗口获得训练集.利用BP神经网络的学习能力,通过训练,建立含有退化信息(高斯模糊)的模糊图像和清晰图像之间的映射关系模型,利用该模型对模糊图像进行复原,得到的复原图像在视觉上和定量分析上都获得了较好的效果.     

离焦模糊数字图像的Wiener滤波频域复原

离焦模糊图像的退化模型可用均匀分布的圆盘函数表示 ,其对应的圆盘半径是需辨识的退化模型参数 (即模糊半径 )。利用模糊图像的频率域中的零点位置来估计模糊半径 ,采用简化Wiener滤波对模糊图像进行复原。实验结果表明该方法能够以较少的运算时间代价获取较好的复原效果 ,适用于信噪比高的离焦模糊图像的快速复原     

图象信息的处理方法

本文根据电视图象、遥感图象,红外及 CCD 器件二次成象的特点,经过理论分析,概括地阐述了这类图象的基本处理方法。并指出,对扫描形成的图象进行处理其最佳手段是图象的增强和复原,并以增强为主,效果最为明显。本文即介绍图象的增强技术和复原技术。     

数字相机采集图象的彩色复原

文章根据实际工作经验，针对数字相机采集的图象的彩色复原，提出了两种可行方法。对彩色图象复原的理论和实践都有一定的借鉴意义。     

线性退化二值图象的最大熵复原法

本文主要用最大熵方法对线性退化二值图象的复原进行了研究。利用原始图象的二值特性,提出了二值约束的最大熵复原方法,并对其解的存在性和唯一性进行了论述,对双约束最大熵的求解问题给出了算法;运用最大有界熵概念,提出了二值约束的最大有界熵复原法。文中将上述复原法同维纳滤波法和最大熵法进行了比较,实验结果表明,用二值约束的最大(有界)熵法复原线性退化图象可以提高复原的质量。     

一种新的模糊熵图象分割方法

图象阈值分割技术在图象分析和图象识别中具有重要的意义。本文将模糊子集理论中的模糊熵概念引入到阈值分割技术中去，在图象的模糊特征平面上采用最大熵原则确定分割阈值。实验结果表明了该方法的有效性。     

红外视频帧运动模糊复原技术研究

当前红外空域监测探测系统常用视频的形式存储和传输图像信号,但是视频图像在形成、传输和记录过程中,易受运动模糊和噪声的污染,为了使该系统适用于当前空域形势,提出基于该系统的视频运动模糊复原算法。首先构建基于视频流运动模糊复原模型,综合序列图像各帧之间的互信息,估计有效的点扩散函数,然后描述运动模糊复原流程,提出相应算法,构建各功能模块。操作中视频以降频采样的方式减少计算复杂度,提高图像质量,获取较高复原效果。最后,通过引入主、客观两套评价体系对使用的算法以及其他经典算法作对照,评估复原结果。实验结果表明:复原视频各帧的峰值信噪比达到37,均方误差在9以下,均优于对照算法。基本满足监测系统发现目标,监测空域的要求。     

多尺度卷积神经网络的噪声模糊图像盲复原

图像盲复原是从一幅观测的模糊图像恢复出模糊核和清晰图像,传统盲去卷积算法采用简化模型估计模糊核,导致预测模糊核与真实值误差较大,最终复原结果不理想。针对此问题提出一种基于改进残差模块的多尺度卷积神经网络模型,采用端到端模式,无需估计模糊核。提出了一种基于限制网络输入的改进Wasserstein GAN （WGAN）,增加了一层输入限制层,能够限定参数初始值,提高了网络收敛速度。设计了多重损失函数,融合了基于多尺度网络的感知损失和基于条件式生成对抗网络的对抗损失。实验结果表明:所提方法在定量和定性评价指标上优于已有的代表性方法,并且运行速度比相近算法快了4倍。     

基于Radon变换的运动模糊图像复原研究

图像在获取、处理与传输过程中,由于多种原因的影响,图像会产生一定程度的退化,其中运动模糊是导致图像退化的常见因素之一。根据运动模糊图像的特点,详细分析了运动模糊图像的退化/复原模型。在未知系统退化模型的情况下,采用Radon变换来估计匀速直线运动模糊角度和运动模糊尺度,从而确立系统的点扩展函数(SPF),然后分别用逆滤波和维纳滤波对图像进行复原,并对两种复原方法做了比较。实验表明,该方法参数估计准确,模糊图像复原效果较好。     

小波融合技术在运动模糊图像复原中的应用

由于物体和成像装置之间会产生相对位移,通常使获取的图像变得模糊不清。提出将改进后的小波融合技术运用在运动模糊图像复原中,运用该思想来进行图像复原。即利用Radon变换来获得模糊角度,运用微分自相关法估计出模糊尺度,接着选取两种经典复原方法进行图像复原,最后用小波融合技术对复原图像进行融合实验。从实验结果可以看出,相较于经典复原方法,该方法得到的客观评价更好,并且能保留一定的融合图像的边缘细节,具有实际参考价值。     

联合模糊图像建模与复原算法

为解决光电载荷高速运动成像中产生的径向模糊与抖动模糊相结合的联合模糊形式的复原问题,建立了相应物理模型,通过子图像模糊核函数逐层扩展估计的方式,改进RL-TV递推模型完成对联合模糊图像的复原。研究结果表明:联合模糊核函数是抖动向量与径向向量在曝光时间内的叠加,仿真效果与实测效果相符;联合模糊图像由边缘至中心径向模糊特性逐渐衰减,图像中心区域能够近似估计抖动模糊核函数;采用由中心向边缘子图像层次递推方法能够有效复原联合模糊图像,效果明显优于顺序复原等其他复原手段。     

利用代数约束法复原匀速直线运动降质图像

文中给出了一种利用图象共有然而简单的约束条件递推复原运动降质图象的方法,而这些条件可直接从降质图象获得;文中给出了如何从降质图象获得约束条件的方法。约束递推复原法处理所获的图象虽仍存在大小不同的误差,但与降质图象相比质量有相当大的提高,文中还对如何利用复原图象误差的规律性进一步提高复原图象质量的方法作了探讨,文中给出的频率补偿法有可能进一步改善复原图象的主观质量。