空间目标图像的非凸稀疏正则化波后复原

现有的空间目标图像波后处理方法多直接套用自然光学图像的复原技术,效果并不理想。本文通过分析空间目标图像的近似稀疏性和灰度值服从超拉普拉斯分布的独有特点,提出了一个采用正则化方法的非凸稀疏正则化空间目标图像复原模型。在数值计算过程中,根据交替方向乘数法将复原模型分解为两个子问题,对凸优化子问题采用快速傅里叶变换求解,对非凸优化子问题采用固定点迭代方法求解。文中设计了非凸稀疏正则化空间目标图像波后复原的完整算法流程,并针对模拟图像和真实空间目标图像进行了对比验证。结果显示:相对于最近的流行算法,提出方法的最大峰值信噪比提高了2dB,最大平均结构相似度提高了0.17,最大信息熵提高了3.85,图像清晰度提高了2.65。     

基于边缘预测和稀疏约束的湍流图像盲复原

大气湍流严重影响天文观测图像的成像效果,必须对退化图像进行处理才能获得清晰的图像。经典的湍流退化图像盲复原算法(IBD、NAS-RIF等)使用的先验知识过于简单,导致很多场合不能获得较优的复原效果。近几年提出的稀疏表达理论,使用自然图像边缘的稀疏先验信息指导图像复原,能复原出较多的细节,但它直接使用模糊图像的梯度图像指导点扩散函数复原,而模糊的梯度图像包含很多噪声和伪边缘,无效的梯度会误导点扩散函数的估计,从而使复原图像中出现较多伪迹。针对上述问题,提出了一种基于边缘预测和稀疏比值正则约束的湍流退化图像盲复原算法,该算法首先从当前的复原图像中预测出有效的边缘,然后将边缘预测信息与自然图像边缘的稀疏先验信息相结合指导点扩散函数复原,得到点扩散函数后,再通过一种非盲复原算法恢复出当前的目标图像,并将此复原图像作为下一次边缘预测的输入图像,如此迭代循环直到求出最终清晰的目标图像。所提算法结合了图像的先验信息与退化图像自身包含的有效信息,能有效抑制图像复原过程中产生的伪迹,获得令人满意的结果。针对多幅模拟的湍流退化图像进行仿真测试,验证了算法的有效性。     

多范数混合约束的正则化图像盲复原

针对传统的正则化盲复原方法中图像和点扩散函数(PSF)的保真项和正则项分别采用同范数约束致使复原图像的质量下降,估计出的PSF准确性降低的问题,提出了多范数混合约束的正则化图像盲复原方法.首先,复原图像的保真项和正则项分别采用L1范数和全变分(TV)范数来消除复原图像中的阶梯效应并较好地保护复原图像的边缘.其次,PSF的保真项和正则项分别采用L2范数和H1范数以降低估计PSF时参数调节的难度.最后,通过分裂布雷格曼迭代方法对提出的模型进行最优化求解.在人造模糊图像和真实模糊图像上进行了实验,结果表明:提出的方法能够对运动、散焦等多种模糊类型的图像进行有效复原,并准确地估计出相应的PSF.与近年来一些较好的模糊图像盲复原方法相比,不仅在主观视觉效果上有较为明显的改进,而且在客观的改善信噪比(ISNR)上也提高了0.36 dB到14.66 dB.     

基于L0稀疏先验的相机抖动模糊图像盲复原

提出了一种基于L0稀疏先验的改进正则化模糊图像盲复原算法来解决相机抖动所产生的模糊问题。根据模糊图像的梯度分布要比清晰图像稠密并且暗通道的稀疏性也相对较小这一固有属性建立了新的优化模型。针对L0范数的高度非凸性和暗通道稀疏优化过程中涉及到的非线性最小化问题,提出了一种近似线性映射矩阵,并用半二次分解法对L0最小化问题进行求解。最后,采用快速傅里叶变换在频域中对模糊核及清晰图像进行交替迭代运算得到复原图像。对多幅不同类型的模糊图像进行了实验,结果显示:复原图像平均灰度梯度高达11.411,图像信息熵达到7.304,处理365×285的图像只需8.07s。提出的算法有效抑制了图像边缘处的振铃效应,完整保留了清晰的细节信息的同时显著提高了运算速度,并适用于多种不同类型图像的盲复原。     

高阶混合正则化图像盲复原方法

提出了一种高阶混合正则化图像盲复原方法,用于实现模糊噪声图像的清晰化盲复原。根据自然图像边缘的稀疏特性,对图像的边缘细节成分进行了全变差(total variation TV)正则化约束,根据自然图像同性质平滑区域内像素值的变化规律,将一种高阶的类Tikhonov正则化约束运用于图像的平滑区域中,提出了一种新的高阶混合正则化模型。最后,提出一种多变量分裂布雷格曼(Multi-variable Split Bregman MSB)最优化迭代策略对提出的模型进行最优化求解。实验结果表明,提出的方法能够很好地保护图像的边缘细节,同时有效地消除图像平滑区域内的阶梯和假边缘瑕疵。与近几年的一些较好的图像盲复原方法相比,本文方法的信噪比增量(increase of the signal to noise ratio ISNR)增加了0.03~2.5 dB。     

基于小波变换的正则化盲图像复原算法

提出了一种将小波变换和自适应正则化方法相结合的盲图像复原算法。该算法先对退化后的图像进行小波分解,得到图像在不同子频段的信息;然后针对各个子频段内图像的频率和方向特性,使用不同的自适应正则化复原方法,在图像的低频子频段进行去模糊;高频子频段则进行抑制噪声和保边缘特征;最后通过小波逆变换得到复原后的图像。实验结果表明, MSE减少了1.60,信噪比增量为1.76,算法性能和复原效果相对空间自适应正则化方法,都有一定的提高。     

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。     

应用自适应权值矩阵的图像复原

由于自然图像先验模型的概率密度函数的非高斯性(稀疏性的)会导致图像复原的最优化函数不再是凸的,传统意义上的最大后验估计已不能很好地求得最优估计解,因此本文提出利用自适应权值矩阵来解决这一问题.进行图像复原时,首先利用自然图像先验模型有效地抑制振铃效应,然后利用基于自适应权值矩阵的共轭梯度算法来解决由于稀疏先验模型导致的最优化函数非凸的问题.权值矩阵可根据上一次的迭代结果进行更新,并能够纠正图像在上一次迭代过程中局部区域导数估计的错误.实验结果显示,利用本文方法得到复原图像的峰值信噪比(PSNR)为36.131 6,优于其它算法.最后,用本文方法对全景图像进行复原,得到了很好的复原效果,证明了本文方法的实用性和有效性.     

基于归一化超拉普拉斯先验项的运动模糊图像盲复原

基于变分方法提出了一种运动模糊退化图像的盲复原算法.考虑自然场景的图像梯度符合长拖尾概率分布,提出的方法采用归一化的超拉普拉斯先验项作为变分能量方程中的光滑项,从而有利于图像在去模糊的求解过程中正确解收敛.由于建立的能量方程不是严格凸的函数,故引入了分裂方法进行求解.整个运动模糊退化图像的盲复原过程在多尺度框架下由粗到细尺度渐进执行.最后利用估计出的点扩展函数计算清晰图像.相对于传统的盲复原算法,本文提出的算法不需要预测图像的梯度信息和对梯度进行筛选,直接求解能量方程就能够得到相应的正确解.得到的结果验证了本文算法的有效性.     

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。     

应用半二次罚函数的图像盲去模糊

由于现有的模糊图像盲恢复算法计算复杂度高,计算量大,本文提出了一种基于半二次罚函数的图像盲去模糊算法,并进行了实验验证。应用图像噪声的多阶偏导数的高斯分布特性和图像梯度值服从hyper-Laplacian分布特性建立方程,使用高效交替迭代的算法对方程求解。由于迭代过程中采用快速傅里叶变换一次求解,故大大降低了运算时间,同时获得了很好的恢复效果,为实现实时视频图像去模糊奠定了基础。对一个百万像素级的图像进行了去模糊实验,结果显示,本文算法比当前流行的算法有更快的计算速度和更好的鲁棒性,计算时间缩短了60%。提出的算法为视频图像的实时盲恢复提供了新的工具。     

加权Schatten范数低秩表示的高光谱图像恢复

高光谱图像在获取过程中常受到多种类型噪声的干扰,如高斯噪声、脉冲噪声、条纹噪声等,为确保后续应用的顺利进行,提出了一种基于加权Schatten范数低秩表示的高光谱图像恢复方法。该方法引入低秩表示模型恢复高光谱数据,采用加权Schatten范数代替核函数,更精确地逼近秩函数;并选用初步无噪图像作为低秩表示的字典,进一步提高了模型对图像的恢复能力。另外,引入拉普拉斯正则项刻画数据内部的几何结构,能保持图像的细节。模拟和实际高光谱数据的实验结果表明,较多种相关的方法在视觉效果和量化指标值都有很大的改进。与经典的基于低秩先验的恢复方法相比,本文算法的平均峰值信噪比提高2.74 dB,平均结构相似性数值指标提高0.03,而平均光谱角能降低1.40。新模型不仅能充分利用高光谱图像光谱维的低秩先验,而且保持了数据内部的几何结构,有利于恢复出高质量的清晰图像。     

基于梯度先验的水下图像恢复

由于水体对光线的吸收和散射作用,水下图像呈现出强衰减、高噪声和色彩畸变等问题,难以满足视觉观察和图像分析 的需求。 针对这一问题,提出了一种基于梯度先验的水下图像恢复方法,用以提高水下图像质量。 首先,根据水下成像特性,建 立水下图像梯度先验,水下图像中目标反射信息(水下清晰图层)的梯度大于散射噪声信息(水下噪声图层);其次,根据水下成 像模型,对上述梯度先验进行表征建模;最后,建立水下图像的梯度分布优化函数,采用半二次优化方法分离出目标反信息,作 为水下图像恢复结果。 以 UEIB 和 RUIE 数据集为实验样本,与近年来所提出的 5 种水下图像处理方法进行比较,方法在定性 和定量两类评价中均获得了出色的处理结果,峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和水下图像质量评价指标(UIQM)评价 指标分别达到 20. 066 5、0. 696 1 和 3. 902 9,均优于对比方法。 因此,该方法能够有效地抑制水下图像噪声,提高水下图像的信 噪比、清晰度和对比度。     

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。     

基于L0正则化模糊核估计的遥感图像复原

基于模糊图像的退化过程、卷积模糊模型和模糊图像生成的机理,提出一种基于L₀范数的正则化模糊核估计方法,解决了遥感图像重建问题中0范数难求解的难题。该方法以模糊核稀疏性为先验知识,采用对应梯度的L₀范数为正则项,有效避免了细小边缘对模糊核估计的影响,使得模糊核的估计更加准确。进一步采用超拉普拉斯分布来近似图像梯度的重尾分布,利用L_0.5范数正则化对模糊图像做反卷积,从而恢复出原始图像。与传统方法相比,本文方法可以准确地估计出图像的模糊核,很好地抑制恢复图像的振铃现象,有效地提升遥感图像的质量。模糊图像以及各方法重构图像在同一刀刃下的调制传递函数（MTF）曲线显示,本文方法的MTF曲线得到了较好的提升。     

一种基于参考图频谱相关的模糊参数判别方法

对于模糊图像的复原,模糊模型参数判别的准确性是一关键,针对大尺度模糊图像有效细节信息的丢失,噪声等干扰对模型特征的减弱,以及实拍图像的频谱特征不明显等问题,提出了一种基于参考图像频谱相关性的模糊参数判别方法,将一幅清晰图像按照不同模糊参数进行模糊处理,并与待复原图的频谱进行相关性分析计算,以获得准确的模型参数。实验结果证明,该方法能够适应大尺度散焦模糊,具有较强的抗噪性并且适应实拍的散焦模糊图像复原。