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.     

基于最大似然的超分辨率图像复原方法

从超分辨率图像复原的实际应用出发,提出了一种基于最大似然的序列图像复原方法.在通用线性观测成像模型下,利用改进的奇异值分解法估计成像系统点扩散函数,通过高斯金字塔结构下的光流场方法估计图像间的亚像素级平动,利用基于统计特性的方法估计图像噪声方差等.根据以上参数及部分先验知识,运用最速下降迭代算法实现基于最大似然的超分辨率复原,并对迭代结果进行维纳滤波.计算机模拟实验结果表明,该方法具有较好的复原效果,其性能优于典型的反向迭代投影法.利用实际视频图像的复原实验证明了该方法的实用性.     

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。     

结合天空分割和透射率映射的图像去雾

针对暗通道先验在天空区域出现轮廓效应和色彩失真等问题,提出天空区域分割和不同区域透射率映射的去雾算法。首先,利用自适应阈值法粗略分割图像天空区域,在天空区域中完成大气光值的估计。其次,结合超像素分割方法改进暗通道,获得初始透射率,利用导向滤波的方法得到细化透射率,对细化透射率进行自适应阈值分割,并保留最大连通域实现天空区域的精细分割。最后,针对天空和非天空区域提出不同的透射率映射方法,得到最终透射率,并利用大气散射模型复原图像。实验结果表明,恢复图像在主观视觉和客观指标方面均表现出色。算法有效地解决了暗通道先验算法容易在天空区域失效的缺陷,可以恢复比较自然的天空,减弱了边缘区域的halo效应。     

结合高斯混合模型的改进暗通道图像去雾方法

针对经典的暗通道先验方法在处理含有大面积天空的有雾图像时,去雾图像的天空区域出现不同程度的颜色失真等问题,提出了一种结合高斯混合模型的改进暗通道图像去雾方法。首先,采用高斯混合模型对有雾图像进行建模,然后用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法优化模型参数,从而将有雾图像分割成天空区域和非天空区域。其次,根据天空区域暗通道值的不同将其分为淡雾区、中雾区和浓雾区,分别估计透射率。并结合大气散射模型得到复原图像。最后,采用高动态范围图像自适应局部色调映射方法提升复原图像的亮度。实验结果表明,该方法有效地解决了经典暗通道先验方法去雾时产生的天空失真问题,且复原后的图像更清晰、视觉效果更好。     

结合高斯混合模型的改进暗通道图像去雾方法（英文）

针对经典的暗通道先验方法在处理含有大面积天空的有雾图像时,去雾图像的天空区域出现不同程度的颜色失真等问题,提出了一种结合高斯混合模型的改进暗通道图像去雾方法。首先,采用高斯混合模型对有雾图像进行建模,然后用期望最大化(Expectation maximization, EM)算法优化模型参数,从而将有雾图像分割成天空区域和非天空区域。其次,根据天空区域暗通道值的不同将其分为淡雾区、中雾区和浓雾区,分别估计透射率。并结合大气散射模型得到复原图像。最后,采用高动态范围图像自适应局部色调映射方法提升复原图像的亮度。实验结果表明,该方法有效地解决了经典暗通道先验方法去雾时产生的天空失真问题,且复原后的图像更清晰、视觉效果更好。     

结合景深估计的高斯衰减与自适应补偿去雾

为了解决暗通道先验算法中对大片天空区域或大片白色区域失效的问题,提出一种结合景深估计的高斯衰减与自适应补偿去雾算法。首先通过RGB通道散射强度的算术平均与雾浓度近似正相关的关系估计场景深度;然后,结合景深的边缘信息,利用相邻像素之间的差异构造高斯滤波器对最小值通道进行滤波处理得到高斯暗通道;其次,利用高斯暗通道与其高斯函数之间的关系,通过调节因子与雾浓度呈负相关的关系,提出结合景深与高斯环绕函数卷积的策略获取自适应调节因子,从而对透射率进行自适应补偿估计;最后,结合大气散射模型复原无雾图像。实验结果表明,该算法在确保运行效率的基础上,可以准确的估计透射率,与经典算法相比较,在客观评价中可见边数平均提高了0.02,饱和像素点数平均下降了0.002。所提算法可以复原出自然清晰的无雾图像,尤其是在景深远处和天空区域取得了良好的效果。     

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。     

一种Lucy-Richardson算法和小波变换结合的图像复原算法

Lucy-Richardson(LR)算法作为图像复原的经典算法之一,在进行图像复原时,对退化过程的先验知识要求少且复原效果好,然而由于算法采用迭代逼近的方法,故算法耗时长。针对这一缺点,用LR算法与小波变换结合的图像复原算法(即联合算法),分级对图像进行处理,在减小噪声干扰的同时提高算法的恢复效率。实验结果证明该方法在合理的范围内,以牺牲部分复原效果为代价却有效地提高了复原算法的效率。     

基于曲面拟合与广义总变分的卫星图像盲复原

鉴于卫星成像过程中大气与相机系统的模糊效应,提出了一种肓图像复原算法,该算法包括调制传递函数(MTF)估计步与图像复原步.在MTF估计阶段,通过分析卫星成像链路中的每一降质过程,给出了总的MTF的参数模型并用以拟合降质图像的归一化对数振幅谱曲面.在图像复原阶段,给出了一种基于最大后验概率(MAP)估计的边缘保存图像复原算法,该算法假定原始图像边缘的先验分布满足广义高斯分布(GGD)模型并且其形状参数与尺度参数由矩估计法自适应确定.最后算法被证明为一种广义的总变分(Tv)正则化复原方法且由梯度投影法进行优化求解.在数值实验中,通过比较SPOT-5卫星图像与中巴地球资源卫星-02B星(CBERS-02B)高分辨率相机(HR)卫星图像的复原结果,算法在边缘保存与噪声抑制方面都要优于TonyClam等人提出的基于TV正则化的迭代非参数盲复原与L.Bar等人提出的基于Mumford-Shah正则化的迭代参数盲复原.     

改进暗通道先验的航空图像去雾

目前较为流行的去雾算法都存在着过度增强以及增强不足,容易造成光晕效应以及色彩严重失真。提出一种基于四叉树细分的改进大气光估计方法以及一种改进的引导滤波用来解决这些问题。首先,对非重叠暗通道使用四叉树细分方法估计更加可靠的大气光值。然后,分析引导滤波在边缘区域的光晕效应产生的原因,对其加入自适应权重因子,用改进后的引导滤波对初始传输图进行优化。最后,用估计的大气光值和优化后的传输图根据大气散射模型得到去雾图像。实验结果表明:去雾后的图像颜色较为可靠,边缘区域光晕效应减弱。从颜色可靠性和细节增强度来说,提出的算法比现阶段的去雾算法有较为出众的表现。     

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。     

结合天空分割和雾气浓度估计的图像去雾

针对图像去雾算法在天空区域出现恢复不真实以及雾气浓度估计精度不足等问题,本文提出天空区域分割和雾气浓度估计的去雾算法.首先,为了提高透射率的估计精度以及提升去雾效果,利用梯度阈值和亮度阈值分割天空区域.其次,采用改进的暗通道先验和四叉树细分法估计大气光值.最后,针对天空区域和非天空区域采用不同的透射率估计方法,对于天空...     

改进的基于雾气理论的视频去雾

为了进一步提高有雾视频的可用性,提出了一种改进的基于雾气理论的视频去雾方法。该方法以雾气理论为基础,利用暗原色先验知识以及Retinex方法和图像融合的方式,将从视频背景图像求取的大气光值和介质传播图应用于视频的所有帧以便去除雾气。从主观定性评价、客观定量评价和运算速度3个方面对视频去雾效果进行了评价。结果表明,对分辨率为480×640的视频,本文方法的运算速度为5.45frame/s,不仅获得了较快的处理速度且能有效避免复原视频中出现颜色跳变的现象。由于本文采用区间估计的方式对大气光值进行估计,同时利用图像复原和图像增强的方法求取介质传播图,因此,复原视频的清晰度和对比度比典型的视频去雾方法有所提高,颜色效果也比较好。     

鲁棒的图像恢复技术在溺水报警系统中的应用

对于一个溺水报警系统.为了将游泳者从背景中分离出来以便分析其运动特征.需要对受各种噪声污染的观测图像进行恢复处理。由于泳池水下图像受水波干扰较为严重.信噪比低.直接使用传统的图像恢复方法对其进行处理.效果较差。本文根据鲁棒估计方法抗噪性能强的特点.将其与图像恢复技术结合起来.提出了一种自适应鲁棒平滑滤波算法。通过泳池水下图像处理实验证明,该算法可以在充分去除噪声的同时.很好地保持原始图像中大部分的边缘结构。因此.本方法具有一定的实用价值。     

针对明亮区域的自适应全局暗原色先验去雾

针对暗原色先验去雾算法对明亮区域失效,以及分块求取暗原色存在的块状效应、Halo现象和运算复杂度较高等问题,提出了一种基于自适应参数的全局暗原色先验去雾算法。该算法采用全局暗原色操作取代分块处理,并通过模糊逻辑控制器自适应估计明亮区域的容差参数和透射率调整因子;在非明亮区域求取大气光强度后,根据自适应容差纠正明亮区域被错误估计的透射率。与常用的3种图像复原去雾算法进行了比较,结果表明:该算法去雾图像的主观视觉效果较好,且图像对比度、信息熵和平均梯度3方面的客观评价结果也明显优于其它3种对比算法。该算法可有效解决明亮区域失真和分块处理带来的上述问题,在不增加曝光处理情况下也能获得较好的去雾效果,运算效率也有较大提升。     

基于距离选通技术的水下目标成像系统研究

针对水下目标成像的特殊环境,提出将距离选通技术应用于水下目标的成像,距离选通技术对于减小水体后向散射光、水中微粒散射光,提高目标图像信噪比以及增加水下探测深度,是一种有效的方法。详细介绍距离选通水下目标成像系统的基本结构,以及系统关键部件的技术要求。实验表明:距离选通技术有效地提高了水下目标的成像质量。选通时间是影响成像质量的主要因素,单脉冲激光能量和水体衰减系数是影响系统探测深度的主要因素。     

水下双目立体视觉对应点匹配与三维重建方法研究

针对水下双目立体视觉成像稠密立体匹配因不满足空气中极线约束问题,提出一种水下对应点匹配与三维测量方法, 可将水下双目相机采集的立体图像校正为符合共面行对齐原则的图像对,再套用空气中成熟的立体匹配方法得到水下左右相 机图像视差图,从而实现水下目标的三维重建。 首先,将进入相机的所有光线总和看成光场,采用四维光场参数表达对每一条 光线建模,据此建立相机的折射成像模型和双目立体视觉模型并计算光线的方向向量;根据光线的光场表达将光线转化为点矢 量的形式,计算方向图像上任意像点对应原图像的像素坐标并确定位置映射关系。 通过插值即可快速得到符合行对齐原则的 左、右方向图像,并最终获得每条光线对应的视差图。 仿真结果表明,方向图像的行对齐误差小于 0. 8 pixel。 水池实验采用事 先标定的靶球作为目标物,利用随机散点主动投射以增加目标物表面的纹理信息,对靶球多次测量的均方根误差为 2. 8 mm,具 有较高的测量精度。