大尺度三维视觉测量中的离焦模糊图像恢复

为了实现大型设备的几何量测量,需要对多幅立体图像进行拼接。由于镜头的焦距固定,当观测不同距离的场景时往往使图像产生离焦模糊,从而丧失图像细节,降低了拼接精度。提出了一种基于维纳滤波的离焦模糊图像恢复算法。利用模糊图像频谱上的暗环半径估计退化函数的参数,并通过对原始图像的边界进行处理消除了图像边界条件的不连续性。实验结果显示该算法可以有效地降低图像恢复过程中产生的振铃现象,对离焦模糊图像的恢复质量良好。     

离焦模糊图像清晰度评价函数的分析与改进

传统的基于梯度的图像清晰度评价函数(调焦函数)对噪声敏感,在实际应用中易引入过多的非边缘信息,影响系统的稳定性。本文基于光学成像系统离焦模型分析了系统离焦对图像清晰度的影响,并提出了一种改进的图像清晰度评价方法。该方法利用最大灰度差提取细节信息来评价图像清晰度;引入阈值区分边缘点和非边缘点来减小图像平坦区域对评价函数灵敏度的影响,同时有效抑制噪声的干扰。进行了仿真实验和实际测试并与传统的清晰度评价函数进行了比较。结果显示,提出的方法具有更好的灵敏度和抗噪性能,能够准确而稳定地评价离焦模糊图像的清晰度,可用于实际光学系统的自动调焦。     

模糊图像边缘精确定位的滤波算法

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。实际应用中,光学系统离焦和图像传感器噪声源引起图像模糊,导致边缘自动定位算法无法精确确定边缘点。从边缘检测理论出发,根据噪声及图像模糊模型,提出了基于空间域和频域的滤波方法对模糊边缘图像去噪,从而消除模糊图像对于边缘定位的影响。实验表明,各种滤波方法对于边缘点的自动提取都具有一定的效果,离焦模糊和噪声可以得到有效抑制,尤其是频域低通滤波器能够精确地提取出模糊边缘位置。     

CT图像边缘退化模型的建立及其在图像尺寸测量中的应用

本文为了提高图像尺寸测量的精度,提出了基于构造边缘退化的近似函数的尺寸测量算法。该算法首先根据原图像的灰度信息以及拐点信息构造边缘退化的近似函数,并确定最佳边缘检测点,再利用这个函数对原图像进行校正,准确提取图像的边缘信息,从而完成CT图像的尺寸测量。实验表明该方法能够有效地提取CT图像边缘信息,且尺寸测量精度较高。     

运动成像混合模糊的全变分图像复原

为了实现运动成像中视频帧内复原,研究了帧内运动模糊和离焦模糊两种常见模糊类型带来的混合模糊问题。首先,依据模糊图像的频谱特性定性判定模糊类型,利用倒谱分析的方法定量估计模糊模型点扩散函数,依据工程实际选取模糊参数进行仿真实验,实现点扩散函数估计方法的准确性验证。然后,采用耦合梯度保真项的改进型全变分图像复原算法,约束点扩散函数估计误差对图像复原的影响,并采用适应L1范数的Split-Bregman算法完成复原算法的数值实现。最后,对算法性能进行验证,完成仿真和实拍混合模糊图像的复原。实验结果表明,倒谱分析估计点扩散函数的准确率达到90%。复原算法能保持图像边缘和细节,并有效抑制振铃效应,帧内稳像的图像峰值信噪比为28.92 dB。     

离焦模糊图像清晰度评价函数的研究

离焦模糊图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现显微镜自动调焦的一个关键,也是图像恢复中评价图像质量的一个重要判据.本文首次提出了用图像灰度梯度向量模方和、Roberts梯度和与拉普拉斯(8邻域微分)算子和作为由于离焦产生的模糊图像的评价函数.文中分别建立了上述几种评价函数的数学模型,给出了实验结果和分析.与以往的图像灰度熵和图像灰度方差评价函数相比,本文给出的评价函数无偏性好、单峰性强,在焦平面附近具有变化趋势明显和灵敏度高的特点.     

基于光纹特征的激光主动照明图像去模糊

受光学系统离焦、大气扰动、平台振动的影响,激光主动照明系统捕获的图像容易被模糊,而传统的去模糊方法难以取得良好的复原效果,故本文提出基于光纹特征的盲解卷积复原方法来实现图像去模糊。首先将模糊图像降采样,建立尺度金字塔,在尺度空间查找光纹特征图像块。随后基于激光主动照明图像饱和像素较多的特点,提出新的图像退化模型。最后针对模糊核估计、光纹参数更新、清晰图像复原3个步骤,提出适用的能量函数,迭代复原出无噪清晰图像。搭建了主动照明系统,在捕获的激光主动照明图像上进行了实验,并与现有方法进行了对比。结果表明:本文方法不仅能够复原出清晰图像,而且能有效抑制振铃效应,其客观评价指标峰值信噪比(PSNR)优于已有的其他算法。     

航空多重模糊图像恢复算法

提出一种针对多重模糊的图像恢复算法,解决航空成像中多重模糊同时作用时的图像恢复问题。对多重模糊的物理模型进行分析,通过分步去模糊对多重模糊图像进行恢复。对空间不变模糊的点扩散函数进行合并,减少多重模糊恢复过程的计算误差累计,通过一次解卷积运算实现多重空间不变模糊图像的恢复。对包含空间变换模糊的多重模糊在分步恢复过程中所产生的图像误差噪声进行分析,使用维纳滤波对阶段误差噪声进行抑制,使得恢复图像的PSNR值提高7.76dB。实验结果表明基于点扩散函数合并的恢复方法能将多重模糊图像的PSNR值提高到28.09,有效地保障了图像的恢复质量。     

航空多重模糊图像的恢复

提出一种针对多重模糊图像的恢复算法,以解决航空成像中多重模糊同时作用时的图像恢复问题.对多重模糊的物理模型进行分析,通过分步去模糊对多重模糊图像进行恢复.对空间不变模糊的点扩散函数进行合并,减少多重模糊恢复过程的计算误差累计,通过一次解卷积运算实现多重空间不变模糊图像的恢复.对多重模糊图像在分步恢复过程中所产生的误差噪声进行分析,使用维纳滤波对阶段误差噪声进行抑制,使得恢复图像的峰值信噪比(PSNR)值提高7.76.实验结果表明基于点扩散函数合并的恢复方法能将多重模糊图像的PSNR值提高到28.09,有效地保障了图像的恢复质量.     

湍流退化红外图像降晰函数辨识

针对高速湍流场导致的红外成像模糊,提出了一种基于图像质量评价的湍流退化红外图像降晰函数辨识算法。利用先验知识将退化过程简化为可用参数描述的二维高斯函数形式,将退化图像分割为边缘区、纹理区和平坦区,计算不同支持域下复原图像在不同参数时的峰度值;利用曲率最大准则对得到的“峰度-参数”曲线进行相应的降晰函数参数估计,进而由支持域和对应的估计参数得到对应降晰函数并用于复原退化图像;最后对复原图像进行无参考图像质量评价,评价指标最高的复原图像对应的降晰函数即为最终辨识结果。实验结果表明：该算法能较好地辨识降晰函数参数和支持域大小,当退化图像信噪比大于30 dB时,估计参数与真实值的最大偏差小于±5%。该算法所得结果可以作为湍流退化红外图像其他复原算法的降晰函数起始估计。     

含噪声模糊图像的点扩展函数参数辨识

针对运动模糊和散焦模糊,提出了一种基于双谱的对含有噪声的模糊图像点扩展函数参数辨识的方法。首先计算出一幅标准测试图像经模糊后的双谱,之后通过曲线拟合出双谱中的统计特性与模糊尺度之间的函数关系,由此训练出的BP神经网络可以完成对其它含有噪声的模糊图像的点扩展函数的参数辨识。实验结果表明,本方法适用于含有噪声的一定模糊参数范围内的散焦模糊和运动模糊图像,在信噪比为25dB的情况下,辨别出模糊尺度的偏差不超过0.5个像素。     

Restoration of weak phase-contrast images recorded with a high degree of defocus: the "twin image" problem associated with CTF correction

Relatively large values of objective-lens defocus must normally be used to produce detectable levels of image contrast for unstained biological specimens, which are generally weak phase objects. As a result, a subsequent restoration operation must be used to correct for oscillations in the contrast transfer function (CTF) at higher resolution. Currently used methods of CTF correction assume the ideal case in which Friedel mates in the scattered wave have contributed pairs of Fourier components that overlap with one another in the image plane. This "ideal" situation may be only poorly satisfied, or not satisfied at all, as the particle size gets smaller, the defocus value gets larger, and the resolution gets higher. We have therefore investigated whether currently used methods of CTF correction are also effective in restoring the single-sideband image information that becomes displaced (delocalized) by half (or more) the diameter of a particle of finite size. Computer simulations are used to show that restoration either by "phase flipping" or by multiplying by the CTF recovers only about half of the delocalized information. The other half of the delocalized information goes into a doubly defocused "twin" image of the type produced during optical reconstruction of an in-line hologram. Restoration with a Wiener filter is effective in recovering the delocalized information only when the signal-to-noise ratio (S/N) is orders of magnitude higher than that which exists in low-dose images of biological specimens, in which case the Wiener filter approaches division by the CTF (i.e. the formal inverse). For realistic values of the S/N, however, the "twin image" problem seen with a Wiener filter is very similar to that seen when either phase flipping or multiplying by the CTF is used for restoration. The results of these simulations suggest that CTF correction is a poor alternative to using a Zernike-type phase plate when imaging biological specimens, in which case the images can be recorded in a close-to-focus condition, and delocalization of high-resolution information is thus minimized.     

散焦和运动模糊复合模型及参数估计

为了解决散焦和运动模糊同时存在的图像复原问题,建立了一种散焦和运动模糊复合模型,提出了一种基于自相关的参数估计方法.在分析图像成像过程的基础上,对标准散焦模型和运动模糊模型进行卷积,估计复合模型的分布范围,根据光的散射特性和能量守恒调整复合模糊模型的幅度.对复合模型按两方向分别求导,根据导数矩阵自相关的曲线特性估计模糊参数.实验结果表明,参数估计方法具有较高的估计精度,解决了混叠现象造成的干扰问题,复合模型则能够取得较好的复原效果.     

基于MAP估计的复小波域局部自适应绝缘子红外热像去噪方法

为了从强白噪声干扰的红外热像中提取真实的绝缘子盘面温度场信息,提出一种基于MAP估计的复小波域局部自适应去噪方法.首次证实了绝缘子红外热像双树复小波变换(DT-CWT)系数服从拉普拉斯分布,并对不同滤波器组采用各自最精细分解层子带系数估计噪声方差,利用待估计点圆形邻域系数估计信号方差,且随分辨率变化调整圆形邻域半径,使得MAP估计的无噪声系数更为准确,提高了去噪图像质量.实验结果表明,该方法比传统的Wiener滤波法、基于离散小波变换和DT-CWT的贝叶斯阈值去噪方法具有更高的信噪比,在有效去除图像噪声的同时,图像细节信息保留更完好.     

旋转运动模糊的实时恢复算法

提出一种旋转运动模糊恢复算法,解决航空成像时旋转运动模糊的实时恢复问题。对旋转运动模糊这种具有异速像移的空间变化模糊进行分析,推导出旋转运动模糊的数学模型。用基于Bresenham画圆法的坐标转换方法将旋转圆弧上的空间变化模糊转变为常见的线性空间不变模糊,并使用一维维纳滤波对原圆弧轨迹上的像素点进行模糊恢复。实验结果显示：本文算法在GPU处理平台下用3.31ms即能完成一帧1024x1024 8bit旋转运动模糊图像的恢复,实现图像的实时恢复处理;同时图像上的细节信息均能得到很好的恢复,恢复图像的PSNR为28.76。算法的效率及效果表明本文算法具有一定的实用价值。     

图像自动拼接融合的优化设计

为了扩大摄像机拍摄图片的视场范围,提出了一种结合频域和空域进行图像序列自动拼接融合的优化算法。基于频域相位相关方法改进排序并确定重叠区域,使用改进的Harris算子在空间域提取图像角点(无需人工设定阈值),并通过双向最大互相关系数匹配获得初始特征点对;然后,用RANSAC法实现精确匹配;最后,利用图像均值结合线性加权函数实现图像的整体亮度调整和融合拼接。实验结果表明,该优化算法排序过程简单有效,特征提取匹配过程不仅提高了拼接成功率,其单次拼接时间较现有算法也提高了40%左右;另外,该算法较好地解决了图像间对应点难以确定的问题,对光照变化图像的拼接融合取得了满意的效果。     

基于稀疏表示和Weber定律的运动图像盲复原

针对运动过程中视觉图像易产生运动模糊的问题,提出了一种基于稀疏表示和Weber定律相结合的图像盲复原方法。该方法利用冲击滤波器预测模糊图像的显著边缘梯度,并用多尺度策略由粗到细进行模糊核的估计。然后,对图像盲复原模型进行稀疏正则化约束,并结合反映人类视觉特性的Weber定律对合成模糊图像和真实模糊图像进行盲复原。实验结果表明,本文采用的盲复原算法的性能指标和图像的纹理都达到了较优的复原效果。与近年较好的Rob Fergus去模糊方法和Xu Li去模糊方法相比,对Lena模糊图去模糊后的结构相似度(SSIM)为0.762 4,峰值信噪比(PSNR)提高了1.82~2.99dB;对Cameraman模糊图去模糊后的结构相似度(SSIM)为0.8589,PSNR提高了2.46~5.58dB。另外,本文方法降低了复原图像的边界伪影,符合人的视觉感知特性。     

基于分层模型与局部复原的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像融合后清晰像素信息损失较为严重的问题,提出一种分层模型与局部复原相结合的方法。首先,根据源图像模糊区域分布情况,对不同灰度特征源图像进行多尺度分解选取恰当的分层模型,并利用此模型对图像进行初步融合;在此基础上,通过计算对应区域的功率谱曲线斜率以推导图像中局部模糊区域像素值,提高图像融合算法的细节提取能力,再结合维纳滤波策略对其进行恢复,以实现图像清晰融合。最后,利用3个实例验证了该方法的有效性与可行性。     

全局参数估计的水下目标偏振复原方法

水体介质对光的吸收和散射是导致水下成像退化的两大主要影响因素。针对水下目标成像,本文提出了一种全局参数估计的水下目标偏振复原方法,利用构建的精简水下目标偏振重构模型,通过自动估计全局最优偏振信息重构参数,复原出水下目标图像,降低水体对图像质量的影响。在估计重构参数的过程中,首先,采用偏振中值滤波方法和基于亮原色原理的方法,分别估算水下背景光偏振度信息和无穷远处水下背景光强值;再利用基于最小互信息原则对估计的背景光偏振度信息进行优化;然后采用水下目标偏振图像增强算法将得到的水下目标重构图进行细节增强处理,最终获得复原后的水下目标辐射信息图。实验结果表明,在性能评价指标方面,相较于水下原图和其他水下复原方法处理图,利用本文方法处理后所得的图像增强测量值EME平均提高了120%,图像质量得到了明显的改善。该方法解决了人工取景估计参数不佳的问题,提高了复原目标图像的对比度,可以用于浑浊水下的目标探测与识别。