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。     

多信道图像盲复原算法

为充分利用观测图像中的信息及信息之间的互补性,提高图像复原的质量,提出了贝叶斯框架下的多信道图像盲复原算法。首先,建立原始图像、点扩散函数和观测图像的先验模型,由先验模型得到原始图像、点扩散函数和观测图像的先验概率;然后用伽马分布描述未知的模型参数;最后基于最大后验概率的推导,利用实证分析法估计原始图像和点扩散函数的最优值。实验结果表明,相比单信道的图像盲复原算法,多信道的图像盲复原算法可以得到更好的复原结果。同时,与某些经典的多信道图像盲复原算法相比,提出的算法在复原效果方面具有一定的优势。     

基于MAP估计的自适应光学图像非对称多帧盲复原

为了提高地基望远镜观测空间目标的分辨率,提出一种针对自适应光学图像的盲复原方法.利用多帧图像的盲解卷积作为高清晰复原的主要技术手段,在贝叶斯最大后验概率估计框架下推导出泊松噪声模型的通用代价函数;提出基于非线性方程寻优的代价函数求解方法,并将非对称迭代引入求解过程,避免求解陷入局部极值点,以保证复原结果的可靠性.实验结果表明,该方法对泊松噪声有较好的适应能力,能够有效地从多帧湍流降质图像中恢复出目标图像.     

基于多分辨率盲目去卷积的气动光学效应退化图像复原算法

为了有效地恢复气动光学效应退化图像．该文提出了一种基于两帧退化图像的多分辨率盲目去卷积复原算法．该算法在大气流场的光学退化模型未知的情况下，采用两帧退化图像数据来估计点扩展函数值．为了克服噪声的干扰，该文将点扩展函数非负性和光滑性约束转化为数学上可表达的惩罚项，融合到目标函数中，建立了一个基于各向异性调整的目标函数表达式，采用约束优化原理迭代估计点扩展函数值．同时，针对复原图像的快速需求，将多分辨率技术用在点扩展函数的最优估计和图像复原过程中，提出了基于图像多分辨率的盲目去卷积复原新算法．在微机上进行了一系列的图像恢复实验和对比分析，实验结果表明该文复原算法十分有效，在抑制噪声和提高复原速度方面取得了明显的效果．     

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。     

基于二阶加权差分的湍流退化图像快速复原

针对航天飞行器成像系统大气湍流扰动条件下退化图像的快速复原需求,对二维卷积理论进行了探讨,构造了移位算子。提出了基于二维卷积理论和移位算子的复杂背景图像大气湍流退化图像的相邻帧快速复原算法,该算法主要将基于二阶的加权差分极小作为空间相关性约束应用在湍流退化图像的复原校正过程中,自定义几个二阶加权差分项,推导了二阶加权差分算子矩阵快速构造的理论方法。在此基础上,将点扩展函数的非线性估计转化为基于递归迭代的线性方程快速求解,为大气湍流干扰所引起的退化图像的复原校正提供了一种快速的有效方法。实际场景大气湍流退化图像的复原校正实验结果表明,该方法对湍流退化图像的复原效果好,且算法稳定,速度较快。     

一种基于无人机序列成像的地形地貌重建方法

以无人机平台上普通摄像机获取的序列图像为对象,提出了一种对地三维重建的自动化处理方法。首先提出了基于视差分析的序列图像关键帧选择方法,对关键帧图像特征点进行鲁棒性的提取与匹配;第二步用加权的RANSAC算法估计基础矩阵,同时获取准确匹配的内点集。根据已标定的像机内参数,解算相对运动并进行优化。最后对待重建的目标点提出几何约束和单应约束融合的方法实现快速准确匹配,通过三角交会完成目标形貌三维重建。仿真实验结果表明该算法对序列图像具有较好的自动化程度和鲁棒性。     

一种视频序列的全景图绘制算法

针对帧间变换为单映变换的视频序列全景图的绘制,提出了一种视频序列的全景图绘制算法.该算法首先采用基于模型的等级估计法对相邻帧的单映变换矩阵进行估计;然后采用基于RANSAC的特征点匹配方法对非相邻帧进行带指导的改进估计,以使其能够达到要求的子像素级精度;最后运用时间中值滤波绘制全景图.实验结果表明,该算法检测的全景图不仅帧间配准达到了一定的子像素级精度,而且基本达到了无缝连接.     

各向异性扩散的图像复原

根据图像复原的性质和非线性约束的原理,提出了各向异性扩散的图像复原新算法。主要思路是根据图像的纹理和边缘结构中梯度特性,采用各向异性的自适应扩散,通过最小化能量方案来极小化代价函数,同时通过定点交替迭代策略将非线性方程进行线性化处理。实验结果表明文中方法能对模糊图像的进行有效复原,提高图像的质量。