极端先验下的编码曝光运动目标模糊成像复原

采集运动目标图像时,由于目标与采集相机之间产生相对运动造成图像模糊.为了获得清晰运动目标图像,提出了极端先验下的编码曝光运动目标模糊成像复原方法.该方法将传统曝光快门的一次开合过程转变为特殊逻辑编码的多次开合过程,将频域中将窄带滤波扩展为宽带滤波,进而将原始目标高频信息保留在模糊图像中.通过建立极端先验下的正则化编码曝光优化函数,提出了一种有效的编码曝光图像复原迭代和核估计算法.本方法利用编码曝光保存目标原始信息,再利用图像的极端先验自然属性有效复原.在多组合成和实际采集编码曝光运动模糊图像复原中,利用图像质量评价指数表明本方法能够在不同相对运动模式下均获较好的复原效果.     

强边缘导向的盲去模糊算法

目的 在图像的获取过程中,成像设备与拍摄场景发生了相对位移,导致获取的实际图像存在信息丢失、模糊退化的现象,这极大地影响了图像的质量和人们的视觉体验,也影响了图像的后续处理。盲去卷积旨在从观测图像中估计模糊核并获得清晰图像,为此提出了一种基于强边缘的运动图像盲去模糊算法。方法 结合图像梯度稀疏性,采用自适应l₀范数约束待估计图像梯度的强边缘;针对模糊核稀疏性和连续性,以l₀-l₂范数分别约束模糊核的像素和梯度,同时把模糊核归一化先验作为正则项引入模型中,以强边缘指导模糊核估计。在去模糊阶段,结合全变分与超拉普拉斯正则化方法的优点,将两种方法复原的图像取平均,以减轻复原图像中的振铃效应,同时保留更多的图像细节。结果 为了检验本文算法的有效性,对Levin测试集和实际拍摄的模糊图像分别进行仿真,并同现有算法进行比较。Levin测试集上的实验结果表明,提出的盲反卷积成功率为100%且在对比算法中具有最高PSNR;实际彩色图像的盲反卷积实验表明,相比于其他算法,本文算法获得的模糊核具有更准确的支撑和较少的噪点,获得的清晰图像具有较优的视觉效果。结论 该方法从定量和定性比较上都体现了较好的去运动模糊能力,可适用于遥感、医学等领域。     

空间尺度信息的运动模糊核估计方法

运动模糊核的准确估计是实现单幅运动模糊图像盲复原成功的关键.但是,因为不能准确提取出有利的图像边缘以及简单的正则化约束项的设计,导致现有运动模糊核（motion blur kernel,简称MBK）的估计并不十分准确,存在瑕疵.因此,为了能够估计出准确的运动模糊核,提出了一种基于空间尺度信息的运动模糊核估计方法.首先,为了准确地提取有利的图像边缘,移除有害的图像结构,提出了一种基于图像空间尺度信息的图像平滑模型,实现有利图像边缘的准确快速提取;然后,从运动模糊核的内在特性出发,将空间域的L₀范数和梯度域的L₂范数结合到一起,提出了一种正则化约束模型,很好地保证了运动模糊核的稀疏平滑特性,并结合之前提取出的有利的图像边缘,共同实现运动模糊核的准确估计;最后,采用一种半二次性分裂的交互式最优化策略对提出的模型进行最优化求解.在客观的评价指标和主观的视觉效果上进行了大量实验,其结果证明所提出的方法能够估计出更准确的MBK和复原出更高质量的去模糊图像.     

结合NSCT和压缩感知的红外与可见光图像融合

目的 红外成像传感器只敏感于目标场景的辐射,对热目标的探测性能较好,但其对场景的成像清晰度低;可见光图像只敏感于目标场景的反射,场景图像较为清晰,但目标不易被清晰观察.因而将两者图像进行融合,生成具有较好目标指示特性和可见光图像的清晰场景信息,有利于提高目标识别的准确性和降低高分辨图像传感器研究的技术难度.方法 结合非下采样contourlet变换 (NSCT)和压缩感知的优点,研究一种新的红外与可见光图像融合方法.首先对两源图像进行NSCT变换,得到一个低频子带和多个不同方向、尺度的高频子带.然后对两低频子带采用压缩感知理论获得测量向量,利用方差最大的方法对测量向量进行融合,再进行稀疏重建;高频子带采用区域能量最大的方法进行融合.最后利用NSCT逆变换获得融合图像.结果 为了验证本文方法的有效性,与其他几种方法相比较,并利用主观和客观的方法对融合结果进行评价.提出的新方法融合结果的熵、空间频率、方差明显优于其他几种方法,运行时间居中.主观上可以看出,融合结果在较好地显示目标的基础上,能够较为清晰地保留场景图像的信息.结论 实验结果表明,该方法具有较好的目标检测能力,并且方法简单,具有较强的适应性,可应用于航空、遥感图像、目标识别等诸多领域.     

基于稀疏表示的单帧运动图像盲复原

提出一种基于稀疏表示的单帧运动盲复原方法,它充分利用自然图像中存在的各种先验知识进行求解。该方法分为模糊核估计和图像修复两个阶段。在估计模糊核时,它运用shock滤波器从模糊图像中预测出清晰边缘,以此指导全局图像的复原,并运用多尺度策略来解决大模糊核问题。在图像修复阶段,运用稀疏表示理论对复原图像进行降噪和重建,最终提高图像复原质量。实验结果表明,在不同噪声和模糊核条件下,该算法能有效消除运动模糊。     

显微光学模糊图像的景物深度提取及应用

目的 显微光学成像有景深小和易模糊等缺陷,很难根据几何光学中的点扩散函数准确评估图像的模糊程度,进而很难计算景物深度。同时,传统的使用边缘检测算子衡量图像模糊程度变化的方法缺少与景物深度之间的函数关系,影响深度计算的精度。为此,本文提出一种显微光学系统成像模糊程度与景物深度关系曲线的获取方法。方法 从显微光学系统中的光学传递特性出发,建立光学传递函数中的光程差、高频能量参数和景物深度之间的数学关系,并通过归一化和曲线拟合得到显微光学系统的成像模糊程度与景物深度之间的解析函数。结果 为了验证本文获取的图像模糊程度和景物深度之间的函数关系,首先使用纳米方形栅格的模糊图像进行深度计算,实验测得的深度平均误差为0.008 μm,即相对误差为0.8%,与通过清晰图像和模糊图像的逐个像素亮度值比较,根据最小二乘方法搜索两幅图像的亮度差最小时求得深度的方法相比,精度提高了约73%。然后基于深度测量结果进行模糊栅格图像的清晰重构,重构后的图像在平均梯度和拉普拉斯值两个方面都明显提高,且相对于传统基于高斯点扩散函数清晰重构方法,本文方法的重构精度更高,稳定性更强;最后通过多种不同形状和亮度特性的栅格模糊图像的深度计算,证明了本文的模糊程度—深度变化曲线对不同景物的通用性。结论 本文建立的函数关系能够更加直观地反映系统参数对光学模糊成像过程的影响。使用高频能量参数表征图像的模糊特性,既可以准确测量图像模糊程度,也与景物深度具有直接的函数关系。固定光学系统参数后,建立的归一化系统成像模糊程度与景物深度之间的函数关系不会受到景物图像的纹理、亮度等特性差异的影响,鲁棒性强、更方便、更省时。     

基于运动检测的图像去模糊算法

针对相机曝光期间,由于相机和被拍摄物体之间存在相对运动而产生的图像模糊的问题,提出一种基于运动检测的图像去模糊算法。本算法根据相机成像的数学模型,推导出模糊核的参数（长度和方向）与相对运动之间的定量关系,通过维纳滤波对图像进行滤波去模糊。通过实验,可以观察到滤波过后的图像在细节上更加清晰,表明本方法能够一定程度上地去除模糊。     

混合特性正则化约束的运动模糊盲复原

目的 为了提高运动模糊图像盲复原清晰度,提出一种混合特性正则化约束的运动模糊盲复原算法。方法 首先利用基于局部加权全变差的结构提取算法提取显著边缘,降低了噪声对边缘提取的影响。然后改进模糊核模型的平滑与保真正则项,在保证精确估计的同时,增强了模糊核的抗噪性能。最后改进梯度拟合策略,并加入保边正则项,使图像梯度更加符合重尾分布特性,且保证了边缘细节。结果 本文通过两组实验验证改进模型与所提算法的优越性。实验1以模拟运动模糊图像作为实验对象,通过对比分析5种组合步骤算法的复原效果,验证了本文改进模糊核模型与改进复原图像模型的鲁棒性较强。实验结果表明,本文改进模型复原图像的边缘细节更加清晰自然,评价指标明显提升。实验2以小型无人机真实运动模糊图像为实验对象,通过与传统算法进行对比,对比分析了所提算法的鲁棒性与实用性。实验结果表明,本文算法复原图像的标准差提升约11.4%,平均梯度提升约30.1%,信息熵提升约2.2%,且具有较好的主观视觉效果。结论 针对运动模糊图像盲复原,通过理论分析和实验验证,说明了本文改进模型的优越性,所提算法的复原效果较好。     

双向时域特征流盲去运动模糊方法

便携式成像设备在日常的生活中已经无处不在,但是因为拍摄时的抖动或者场景中的快速运动物体,所拍摄的图像或视频经常存在模糊现象,造成图像重要细节丢失。为了将模糊的视频图像恢复到清晰的状态,结合近年来的研究热点——生成对抗网络,本文提出了一种新颖的端到端的双向时域特征流盲去运动模糊方法。该方法充分利用时空连续特征信息,在三连帧图像间建立双向的时域特征传输通道。多阶段自编码去模糊网络结构和并行编码-混合解码融合方案能够融合三连帧图像多通道内容信息,并恢复出更加清晰的视频图像。实验结果表明,在不牺牲较大时间代价前提下,本文提出的方法在传统的质量评价指标（峰值信噪比和结构相似性）和视觉质量上均优于现有的去模糊算法。     

基于深度编码–解码器的图像模糊核估计

在图像去模糊问题中,显著边缘结构对图像的模糊核估计具有重要的作用.本文提出一种基于深度编码-解码器的图像模糊核估计算法.首先,通过构建训练数据集对深度编码-解码器进行训练,进而自适应地获得模糊图像的显著边缘结构;接着,结合显著边缘结构和模糊图像,利用L2范数正则化对模糊核进行估计;最后,利用超拉普拉斯先验和所估计的模糊核对清晰图像进行估计.与传统的方法相比,所提出的方法不需要多尺度迭代框架.实验结果表明,所提出的算法在获得较好的显著边缘结构以及清晰图像的同时,能够减少算法计算的时间.     

Blurred image restoration: A fast method of finding the motion length and angle

Motion blur in photographic images is a result of camera movement or shake. Methods such as Blind Deconvolution are used when information about the direction and size of blur is not known. Restoration methods, such as Lucy and Richardson or Wiener reconstruction use information about the direction and size of the blur in the deconvolution kernel (called Point Spread Function — PSF). Correct and fast determination of the direction and size of blur improves the quality of restoration and it can substantially reduce the computational time. In this article, a fast method for finding the direction and size of the blur automatically is presented. The method is based on computation of the power spectrum of the image gradient in the frequency domain. The method has achieved good results on both types of images: artificially blurred and naturally blurred (by the camera shake).     

处理异常值的相机抖动模糊图像复原

摘 要：目的：在曝光过程中由于相机抖动而导致的图像模糊,是一种常见的图像降质现象,并且模糊图像中存在的异常值会导致复原结果的振铃效应,为了解决这些问题,本文提出一种处理异常值的相机抖动模糊图像复原算法。方法：该算法以自然图像统计为先验模型,结合变分贝叶斯方法和KL散度构造易于优化的代价函数,进而求出模糊核。针对异常值造成的振铃效应,在解卷积的过程中采用期望-最大值算法估计并处理异常值以抑制振铃效应。结果：采用本文方法对大量模糊图片进行复原,实验结果表明该方法能有效地去除相机抖动产生的模糊,在保持图像边缘和细节的同时,可有效抑制振铃效应。结论：本文提出了一种通过处理异常值达到抑制振铃效应目的,进而提高复原效果的图像盲复原新方法。实验结果表明该方法切实有效,并且该方法引出了一种抑制振铃效应的新思路。     

Motion-Blurred Image Restoration Based on Joint Invertibility of PSFs

To implement restoration in a single motion blurred image, the PSF (Point Spread Function) is difficult to estimate and the image deconvolution is ill-posed as a result that a good recovery effect cannot be obtained. Considering that several different PSFs can get joint invertibility to make restoration well-posed, we proposed a motion-blurred image restoration method based on joint invertibility of PSFs by means of computational photography. Firstly, we designed a set of observation device which composed by multiple cameras with the same parameters to shoot the moving target in the same field of view continuously to obtain the target images with the same background. The target images have the same brightness, but different exposure time and different motion blur length. It is easy to estimate the blur PSFs of the target images make use of the sequence frames obtained by one camera. According to the motion blur superposition feature of the target and its background, the complete blurred target images can be extracted from the observed images respectively. Finally, for the same target images with different PSFs, the iterative restoration is solved by joint solution of multiple images in spatial domain. The experiments showed that the moving target observation device designed by this method had lower requirements on hardware conditions, and the observed images are more convenient to use joint-PSF solution for image restoration, and the restoration results maintained details well and had lower signal noise ratio (SNR).     

Single‐shot High Dynamic Range Imaging Using Coded Electronic Shutter

Typical high dynamic range (HDR) imaging approaches based on multiple images have difficulties in handling moving objects and camera shakes, suffering from the ghosting effect and the loss of sharpness in the output HDR image. While there exist a variety of solutions for resolving such limitations, most of the existing algorithms are susceptible to complex motions, saturation, and occlusions. In this paper, we propose an HDR imaging approach using the coded electronic shutter which can capture a scene with row‐wise varying exposures in a single image. Our approach enables a direct extension of the dynamic range of the captured image without using multiple images, by photometrically calibrating rows with different exposures. Due to the concurrent capture of multiple exposures, misalignments of moving objects are naturally avoided with significant reduction in the ghosting effect. To handle the issues with under‐/over‐exposure, noise, and blurs, we present a coherent HDR imaging process where the problems are resolved one by one at each step. Experimental results with real photographs, captured using a coded electronic shutter, demonstrate that our method produces a high quality HDR images without the ghosting and blur artifacts.     

基于边缘曲线光顺连续性恢复的灰度图像放大算法

灰度图像放大时，插值的平滑作用会退化图像的高频部分，致使放大图像的边缘变得模糊．本文提出了一种基于离散边缘曲线光顺连续性恢复的灰度图像放大算法，算法包括两个步骤，第一步是使用能量优化方法，根据一定的准则从离散的边缘曲线数据恢复出连续而光顺的边缘曲线；第二步是基于这些曲线对图像实施插值计算．使用本文方法得到的放大图像边缘清晰光顺．文中络出了放大实例，实验结果证明了本文方法的有效性．     

基于Gaussian-Hermite矩的旋转运动模糊不变量

目的 模糊图像的分析与识别是图像分析与识别领域的重要方向。有些图像形成过程中成像系统与物体之间存在相对旋转运动,如因导弹高速自旋转造成的制导图像的旋转运动模糊。大多数对于这类图像的识别都需要先对模糊图像进行“去模糊”的预处理,且该类方法存在计算时间复杂度较高及不适定的问题。对此,提出一种直接提取旋转运动模糊图像中的不变特征,用于旋转运动模糊图像目标检索和识别。方法 本文以旋转运动模糊的退化模型为出发点,提出了旋转运动模糊Gaussian-Hermite (GH)矩,构造了一组由5个对旋转变换和旋转运动模糊保持不变性的GH矩不变量组成的特征向量(rotational motion blur Gaussian-Hermite moment invariants,RMB_GHMI-5),可从旋转变换和旋转运动模糊的图像中直接进行目标检索和识别,无需前置复杂的“去模糊”预处理过程。结果 在USC-SIPI (University of Southern California — Signal and Image Processing Institute)数据集上进行不变性实验,对原图进行不同程度的旋转变换叠加旋转运动模糊处理,证明RMB_GHMI-5对于旋转变换和旋转运动模糊具有良好的稳定性和不变性。在两个数据集上与同类4种方法进行图像检索实验比较,在80%召回率下,本文方法维数更少,相比性能第2的特征向量,在Flavia数据集中,高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和乘性噪声干扰下的准确率分别提高25.89%、39.95%、22.79%和35.80%;在Butterfly Image数据集中,高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和乘性噪声干扰下的准确率分别提高4.79、7.63%、5.65%和18.31%。同时,在上述8个测试数据集中进行对比实验以验证融合算法的有效性,结果表明本文提出的GH矩和几何矩相融合算法显著改善了图像检索效果。结论 本文提出的RMB_GHMI-5特征向量在旋转变换和旋转运动模糊下具有良好的不变性与稳定性,在图像检索抗噪性能方面表现优异。相比同类方法,本文方法更具实际应用价值。     

任意方向运动模糊图像的恢复

为了精确恢复任意方向直线运动产生的模糊图像 ,结合双线性插值与计算机图形学的知识 ,直接在其运动方向上设置空间域点扩展函数。通过对模糊图像的频谱分析 ,检测出其运动参数 ,使用投影恢复方法在空间域作图像恢复 ,取得了较好的效果 ,给出了详细的算法及实验结果。     

Joint structural similarity and entropy estimation for coded-exposure image restoration

Multimedia Tools and Applications - We address the image deblurring using coded exposure which can keep image content that may be lost by a traditional shutter. In the restoration of a coded...     

传播波方程与运动模糊图像恢复

首选讨论水平方向匀速直线运动所导致的图像模糊的去除,包括运动方向和位移量的探测和原始图像的递推求取,然后推广到任意方向的匀速直线运动上.实验结果表明这样的空间域处理可以避免传统的频率域处理中必有的振铃效应和迭代求解的高计算量.