两种改进的图像复原算法在COSM中的应用*

对模糊的成像结果进行图像复原,采用高斯函数作为点扩展函数,应用于三维逆滤波和维纳滤波算法中,改进了这两种算法。实验结果证明,改进后的维纳滤波算法复原三维序列的结果比改进后逆滤波算法得到的结果更好。此外,提出三维维纳增量滤波算法以及加快其收敛速度的方法。     

多聚焦散焦图像复原算法

提出一种多聚焦散焦图像复原算法。基于物体成像的点扩散函数退化模型,通过同一场景(包括前景和后景)中任意2幅对焦不同的模糊图像,得到该场景比较清晰的图像。同时,利用点扩散函数的模糊半径与物体深度信息之间的对应关系,估计物体的深度信息。实验结果证明了该算法的有效性。     

维纳滤波和调整EM算法在COSM中的应用

用基于深度变化成像模型的调整EM算法进行三维显微图像复原,不能更好地复原图像细节,而且耗时长。为提高图像的复原质量,缩短时间,提出把维纳滤波和调整EM算法相结合的算法。该算法首先利用加权小波去除图像的部分离焦模糊,再用维纳滤波算法进行滤波复原,最后用基于深度变化成像模型的调整EM算法对序列图进行复原。实验表明复原效果得到了明显改善,并减少了迭代次数,效率明显提高。     

结合高维几何空间理论的COSM图像复原算法*

为了在不精确知道图像的点扩展函数的情况下,去除图像的离焦模糊,提出了基于高维空间几何理论的图像复原算法。依据同源连续性原理,通过分析高维空间中向量的方向和点的位置关系来研究模糊图像与原图像的空间关系,并且结合最近邻算法,将该算法应用于去除最近邻算法所得图像的本层模糊。实验表明该算法能够有效地去除离焦模糊。本算法不同于传统的图像复原算法,可广泛应用于模糊图像的复原中。     

图像复原中高斯点扩展函数参数估计算法研究

在图像的非盲复原算法中,点扩展函数的获取是算法的关键,因而点扩展函数参数估计是图像复原中重要的一步。由于高斯型点扩展函数是许多光学系统和成像模型中最常见的,所以高斯型点扩展函数参数估计算法一直是研究的热点。文中详细论述了三种主要的高斯型点扩展函数参数的估计算法的原理和实现,比较了各种算法的优点和不足之处。最后,文中展望了今后研究的方向,具有重要的实际意义。     

基于双重循环交替迭代的湍流退化图像复原

湍流退化图像复原是一个富有挑战性的世界性难题,在航天光电成像领域具有广泛的应用前景。为了从少数几帧湍流退化图像中将目标图像有效地恢复出来,提出一种新颖的基于双重循环交替迭代的湍流退化图像复原算法,建立了基于内外循环交替求解目标图像及各帧点扩展函数的迭代关系。在微机上进行了一些复原实验,实验结果表明该算法能用少数几帧图像获取目标图像和点扩展函数的最佳联合估计,证实了算法的可行性和实用价值。     

部分模糊核已知的混合模糊图像复原算法

真实环境中得到的图像常会受到多种模糊降质过程的影响,导致成像质量下降,为此提出一种图像退化模型及相应的复原算法.与传统的级联方式不同,该算法假定模糊核函数是散焦与运动模糊的加权和形式;在散焦模糊给定的情况下,使用广义拉普拉斯分布作为运动模糊的统计模型,并在期望最大化(EM)算法框架下估计模糊核函数;最后利用估计的模糊核函数进行图像复原.实验结果表明,采用文中的复原算法能够较为准确地辨识出模糊核,提升了图像复原的效果.     

基于RBF神经网络的COSM图像复原算法

在计算光学切片显微技术成像中,每幅切片图像都要受到其他离焦层信息的干扰,引起图像模糊。针对此问题提出了一种基于RBF神经网络的复原算法,利用神经网络的学习和泛化能力,用一组样本图像对网络进行训练,建立含有离焦模糊信息的模糊三维图像与其对应清晰图像间的非线性映射关系,然后用训练好的网络进行图像复原。实验证明该算法的复原速度快,且复原的三维图像在主观视觉和定量分析上都获得了较好的效果。     

匀速直线运动模糊长度的精确估计

点扩展函数的设置是影响图像复原的关键问题。对于匀速直线运动模糊图像,模糊长度和运动方向决定了点扩展函数。分析了模糊图像的频谱图出现黑色条带的原因、条件以及它的精确位置,并设计了一种匀速直线运动模糊长度的估计算法,理论和实验证明这种算法是精确的。     

基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原

在图像盲复原中,NAS-RIF算法在无噪情况下,能够得到较好的复原结果,但是对有观测噪声的图像复原效果不理想。而Hopfield神经网络有利于缓解图像复原过程中的震铃效应,但前提是知道退化图像的点扩展函数。将二者相结合提出一种基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原新算法,首先由NAS-RIF算法先估计出退化图像的点扩展函数,再利用Hopfield神经网络算法对其进行复原。实验结果表明,该算法具有较好的盲复原效果。     

基于交替迭代和神经网络的盲目图像恢复

提出了种盲目图像恢复模型：退化图像经傅立叶变换后在频率域通过交替迭代的方式分解出原始图像和点扩展函数,当大致估计出退化模型的点扩展函数的类型及其参数后,用基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的方法进行精确恢复,以提高恢复质量．实验证明,这种恢复模型可以在未知点扩展函数的情况下取得较好的恢复效果．     

一种空间自适应正则化图象盲复原算法

图象盲复原所面临的主要问题是可利用信息的不足，所以必须充分利用图象本身及成像系统的先验信息，为此，结合模糊先验辨识的思想，给出了一种新的空间自适应正则化算法，该算法先用交替最小化的迭代方法对模糊进行先验辨识，然后利用辨识结果，用各向异性扩散进行图象复原，算法充分利用了图象及成像系统（或点扩散函数PSF）的分段平滑特性，同时又利用各向异性扩散的概念，使得正则化不仅在程度上，而且在方向上都是空间自适应的，从而能够有效地进行图象盲复原，仿真结果表明，该算法的复原效果优于空间自适应各向同性正则化（SAR）算法，其收敛性能优于空间自适应各向异性正则化（SAAR）算法。     

基于双粒子群优化算法的图像盲复原

采用模糊图像与复原图像的均方误差作为优化的性能指标是传统的图像盲复原通常算法，复原结果常与人类主观视觉效果不一致。为进一步提高复原效果，本文结合反映人类视觉特性的Weber定律，提出一种改进的图像盲复原优化性能指标，并且采用双粒子群交替最小化算法进行求解，即在模糊辨识阶段，采用一个粒子群优化算法求解点传播函
数；在复原阶段，采用另一个粒子群优化算法求解复原图像。仿真实验表明，该算法比以前的算法有更好的复原效果。     

基于PSF尺寸预估计的天文图像复原优化算法

地基天文观测中,对大气湍流造成的天文模糊图像进行复原时,由于缺少准确的PSF（Point spread function）信息,加之复原过程的病态性,天文图像的盲反卷积运算一直是难点。针对天文图像的稀疏特性,基于稀疏测度的PSF估计算法可有效地解决PSF信息缺省的问题,该算法受PSF尺寸参数选择的影响较大。通过基于边界测度的PSF尺寸预估计算法对稀疏测度PSF估计算法进行改进。优化算法首先对PSF尺寸有效预估计,得到精确的PSF估计值,最终提高了图像复原的精度。仿真结果表明,优化后的算法应用到天文图像复原过程中后,可以更为准确地估计出模糊图像的PSF大小,改善天文模糊图像的复原效果。     

基于梯度投影的图像盲复原算法

为了利用多帧退化图像信息快速恢复出高质量的图像,提出了一种新的递归梯度投影多帧图像盲复原算法。该算法充分利用多帧图像的先验信息,首先给出一种能够有效抑制噪声放大的新的代价函数,然后通过梯度投影算法对新的代价函数进行最小化以推导出迭代公式,最后通过频率域多次递归迭代运算对退化图像进行复原。模拟实验结果证明该算法运算快速,对于不同高斯噪声级别和不同PSF衰退的图像,均能够清晰地恢复出图像细节特征、同时也能够准确地恢复出衰退PSF。     

调整EM算法结合加权小波在COSM中的应用

用基于深度变化成像模型的调整EM算法进行三维显微图像复原,不能更好地复原图像细节,而且耗时长。为提高图像的复原质量,缩短时间,提出把调整EM算法与加权小波相结合的算法。该算法先对加权小波系数进行调整,再用调整EM算法进行迭代复原。实验表明复原效果得到改善,并减少了迭代次数,效率明显提高。     

基于倒谱特性的运动模糊图像PSF参数估计

根据运动模糊图像的特点,提出一种基于倒谱的运动模糊图像PSF参数估计方法。首先,分析了运动模糊图像退化模型以及运动模糊图像频谱和倒谱的特征,对倒谱图像信息滤波增强后,用Radon变换法计算出运动模糊方向,由倒谱中两个负峰值的位置计算出模糊长度。最后,用Lucy-Richardson算法对估计值进行图像复原验证。实验结果表明,该方法能够较精确地估算出运动模糊参数PSF值。     

图像盲复原算法研究现状及其展望

当点扩展函数未知或不确知的情况下，从观察到的退化图像中恢复原始图像的过程称为图像盲复原。近年来，图像盲复原算法得到了广泛的研究。本文首先根据点扩展函数的特点，将图像盲复原算法分为单通道盲复原算法、空间不变多通道盲复原算法和空间变化图像盲复原算法等3种类型；然后讨论了3种算法的研究现状并指出了现有各种算法的优缺点，最后通过研究总结出以下结论：现有算法的改进以及新的算法研究、基于非线性退化模型的算法研究、去噪处理算法研究、实时处理算法以及算法的应用研究是今后进一步研究的发展方向。