双CMOS成像系统中运动模糊图像的复原

为获取高空间分辨率的清晰图像,设计了一种双CMOS成像系统.该系统的两片CMOS传感器可同时获取相同场景的图像.其中一片CMOS传感器获取高帧率、低空间分辨率的图像序列;另一片CMOS传感器获取低帧率、高空间分辨率的运动模糊图像.首先,通过光流法计算高帧率、低空间分辨率CMOS传感器获取图像序列的全局运动路径,在能量守恒和能量与积分时间成正比2个约束条件下估计运动模糊核初始值,通过贝叶斯准则交替迭代优化运动模糊核.最后,利用TV-L1方法从低帧率、高空间分辨率CMOS传感器获取的模糊图像中快速、有效地恢复出清晰图像.仿真和实验结果表明;有38％以上的仿真图像复原结果误差率小于2,且受噪声影响小,复原图像的振铃小.另外,能有效去除实拍图像的空间移不变运动模糊.     

航空光电成像电子稳像技术

介绍了一种电子稳像技术,解决了航空平台光电成像系统视频图像帧内运动模糊和帧间不稳定问题。通过建立运动模糊的数学模型,构建二维运动模糊点扩散函数,采用维纳滤波方法,消除图像帧内运动模糊;通过灰度投影算法,检测序列图像当前帧和参考帧之间的运动矢量,采用图像补偿方法,实现序列图像稳定输出。实验结果表明,本文方法能提高信噪比,实现1 pixel的稳定精度,有效改善图像质量,输出清晰稳定的视频图像, 具有精确、快速、实用的特点。     

地球静止轨道面阵凝视成像系统分时积分抑振技术

针对地球静止轨道卫星平台引起其面阵凝视成像系统的图像模糊,提出基于分时积分亚像元融合的方法来削弱平台颤振的影响,提高景物辨识度.设计并搭建了一维振动平台;利用高速图像采集系统采集不同曝光时间下不同频率振动的序列图像;使用基于能量区域质心法的相位相关法进行亚像元图像配准,计算每帧图像相对偏移量;与一维振动平台中的位移传感器数据进行对比,得到配准算法的精度优于0.1 pixel.最后,选择短曝光序列图像中清晰度较高的图像完成亚像元融合,与长曝光图像相比,其融合图像清晰度更高,信噪比与长曝光图像相当.得到的结果验证了分时积分亚像元融合法对颤振模糊的抑制作用.     

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。     

含噪径向运动图像复原技术的研究

当摄像机随载体作高速运动时,由于成像曝光时间、摄像机与目标间的纵向相对运动等因素使目标图像产生从中心到边缘的辐射状径向模糊,而且越靠近图像的边缘模糊程度越大。针对这一典型的空间变化运动模糊情形,通过坐标变换,使模糊在变换后的坐标系中是空间不变的,从而建立模糊的卷积模型,并提出采用FFT-正则化算法对含噪径向运动退化图像进行复原。试验表明该方法减少了计算的复杂度,可较好地再现原图像的重要信息。     

基于区域选择网络的图像复原及其在计算成像中的应用

本文针对波前编码成像,单透镜计算成像等领域的全局一致模糊复原背景需求,提出了一种高效的基于区域选择网络的图像去模糊方法。与传统方法通过构建目标函数及各类先验信息实现模糊图像清晰化过程不同,本文方法则基于深度学习与传统方法的结合。传统方法负责图像复原的主体流程,深度学习方法则负责对传统方法中的关键步骤模糊核求取区域选择进行干预。基于深度学习的深度二元分类网络能够自动在全局图像中剔除平坦过曝、短小纹理等区域,并选取最优的用于模糊核求取的图块区域。传统复原方法则以此为基础实现模糊核求取,非盲图像复原及图像清晰化处理过程。实验结果表明:本文的复原方法能够实现良好的复原效果,纹理清晰,稳定可靠;所提出的区域选择网络能够在降低计算复杂度的同时,有效提升模糊核的估计准确度,进而提升图像清晰化的复原效果。在同等条件下,所提出的深度二元分类网络在误差率限定在1.5时,复原成功率较比现有方法提升了2.1%,同时复原图像的平均峰值信噪比较比现有方法提高了0.5 dB。     

空间目标近距离高灵敏度探测技术

为实现高灵敏度条件下近距离空间目标的探测成像,通过设计惯性空间跟踪、terminal滑模稳定控制指向方法和成像行频自主匹配技术,利用高灵敏度CMOS相机实现了对空间目标的稳定指向和高信噪比成像。最后,利用卫星三轴气浮姿控仿真系统、空间LED目标显示系统和高灵敏度CMOS相机成像系统,进行惯性空间跟踪稳定指向姿控仿真及外场高灵敏度成像试验。试验结果表明:对惯性空间目标稳定指向的过程中,稳像姿态控制优于0.02°与0.001 5(°)/s时,成像曝光10ms可获得信噪比为19dB的低照度图像;利用F数为10的GSENSE400CMOS相机,在光照度为0.05lx和行频自主匹配成像姿态的10ms曝光时间条件下进行20km近距离外场成像试验,能够获得SNR大于18dB的高信噪比图像。     

基于跨尺度字典学习的图像盲解卷积算法

在模糊核未知情况下利用模糊图像对清晰图像进行复原称为图像盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分算法通过引入模糊核和清晰图像的先验知识来约束问题的解空间。本文提出了一种基于跨尺度字典学习的图像盲解卷积算法,采用降采样图像训练稀疏表示的字典,并将图像纹理区域在该字典下的稀疏表示作为正则化约束引入盲解卷积目标函数中。图像降采样过程减弱了图像的模糊程度,且图像中存在冗余的跨尺度相似块,利用更清晰的图像块训练字典能够更好地对清晰图像进行稀疏表示,减小稀疏表示误差;同时,由于在纹理区域清晰图像的稀疏表示误差小于模糊图像的稀疏表示误差,在该字典下对图像中的纹理块进行稀疏表示,使重建图像偏向清晰图像。本文的算法在Kohler数据集上复原结果的平均峰值信噪比为29.54 dB。在大量模糊图像上的实验验证了本文的算法能够有效解决大尺寸模糊核的复原,并具有良好的鲁棒性。     

基于增强拉东变换及稀疏先验的模糊星斑复原

为了提高动态条件下星光导航系统星斑质心定位精度,本文提出了一种新的模糊星斑复原算法。首先,分析了星斑图像退化模型,得出了星斑质心定位精度与星斑信噪比呈正相关的关系。对于载体角运动和载体振动两个因素引起的模糊星斑复原过程分成粗级复原和精级复原两个步骤。接着分析了噪声对拉东(Radon)变换的影响,提出基于灰度拉伸的改进Radon变换算法进行粗复原。最后,根据清晰星斑的梯度分布稀疏先验正则化,利用迭代盲复原算法对星斑进行精复原。仿真实验结果表明,本文提出的两步模糊星斑复原算法较传统算法复原后星斑峰值信噪比(PSNR)提高30%,质心定位精度提高55%。     

动态三维测量中图像同步高速投影与采集的原理及实现

基于结构光的动态物体三维面形测量对航空航天、能源和汽车等领域的科学研究与工程应用具有重要作用。然而现有测量设备单次测量时间过长,难以实现对动态物体三维面形的测量,其中主要的难点在于图像高速同步投影与采集。提出了一种图像精确同步高速投影与采集的方法,该方法通过实验测定出数字微镜翻转延时和触发曝光延时,设计了帧触发信号、数字微镜翻转、LED光源点亮和相机曝光之间耦合工作的精确时序,从而实现了220帧/秒图像的精确投影与采集,为动态物体三维面形测量设备的开发提供了良好的技术基础。     

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.     

基于非负支撑域受限递归逆滤波的自适应图像盲复原

针对原始非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法存在的缺点,提出了一种自适应的NAS-RIF图像盲复原算法.首先,在NAS RIF算法的代价函数中加入正则化约束项和空域加权因子,通过自适应地调整正则化参数和空域加权因了来改善算法的抗噪性能,并确保复原的逼真和平滑.然后,在算法的每次迭代中,采用图像分割技术找到准确的目标支持域,并用背景的平均值取代非均匀背景.最后,利用N步重置共轭梯度法优化代价函数,加快了算法的收敛速度.在不同信噪比条件下对两种模糊图像进行了实验,结果显示,采用本文算法得到的信噪比增益(△SNR)分别为6.315 3 dB和8.910 6 dB,表明该算法具有较好的噪声抑制和边缘细节恢复效果.对低信噪比的退化图像,本文算法也能得到更好的复原结果.     

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。     

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。     

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。     

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。     

一种像场弯曲的图像复原方法

提出了一种用于像场弯曲图像的复原方法,分析了该方法的原理.将光学成像系统传递函数的逆函数按泰勒级数展开,它与获得图像的傅氏变换的乘积就是复原图像的傅氏变换,再经过反傅氏变换则可以最终用获得图像与其各阶导数的线性组合近似表示复原图像.将该方法应用于镜头存在场曲的数码相机照片的修正,大量实验结果表明,修正后照片清晰度基本上均匀一致.     

线阵相机场曲复原及在异纤检测中的应用

为了消除相机的场曲给成像带来的空变模糊,提高图像分辨率和检测精度,针对在工业检测中广泛使用的线阵相机,提出了一种消除场曲影响的一维图像复原方法。在分析了空变模糊矩阵结构的基础上,通过估算部分区域的点扩散函数,再由偏移和插值得到全像场范围内的模糊矩阵。由模糊矩阵利用约束最小二乘法得到与观测信号无关的复原矩阵。检测过程中,将采集到的图像信号与复原矩阵相乘,获得复原后的图像。采用检测棉流内异性纤维的异纤检测系统,用含有较细异纤的实际数据对方法进行验证。结果表明,本方法在提高图像边缘处分辨率的同时增强了异常点与背景的差异,异常比增加了10%以上,为进一步提高检测精度创造了条件。     

工件表面质量检测中高速图像采集技术研究

针对工件表面质量在线检测过程中的高速图像采集环节,提出了一种工件图像高速采集方法。分析了图像采集中定位精度、运动模糊、曝光时间和工件运行速度之间的定量关系,研究了传送机构与工件表面的振动对图像采集的影响,设计了图像采集时序。利用光电传感器实现工件的快速触发,使用高精度延时模块实现工件的准确定位,通过减小曝光时间控制运动模糊。基于高速采集方法设计了高速图像采集系统,定位精度小于0.1mm,运动模糊小于1pixel,保证了工件的准确定位和图像的清晰度,有效保证了工件表面质量检测。