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。     

基于维纳滤波的运动模糊消除算法及其在航空成像系统中的应用

分析了航空成像系统运动模糊产生的机理,通过建立运动模糊数学模型,进行了消除运动模糊仿真实验。研究表明,由于成像系统与地面目标景物的相对运动,在目标图像上产生运动模糊,图像复原技术可以消除图像模糊。在图像复原技术中,点扩散函数(PSF)是影响图像恢复结果的关键因素,文中给出了估计点扩散函数的一般方法。虽然维纳滤波可以解决在逆滤波中H(u,v)零点噪声放大问题,但是在图像边缘附近误差较大。采用带最优窗的维纳滤波方法可有效抑制噪声和减小边缘误差。对实验平台获取的运动模糊图像进行实验,结果表明在图像边缘像素灰度平滑条件下,可以收到近乎完美的恢复效果。     

旋转运动模糊的实时恢复

提出了一种旋转运动模糊恢复算法,用来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了分析,并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3.31 ms即能恢复一帧1 024×1 024,8 bit旋转运动模糊图像,且极好地恢复了图像上的细节信息,恢复图像的峰值信噪比(PSNR)为28.76.算法的速度及效果表明本文所提出的算法具有较大的实用价值.     

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。     

航空成像像移模糊恢复技术

分析了航空成像系统像移模糊产生的机理;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,消除了航空成像系统图像像移模糊;通过加窗技术,有效地抑制和减小了边缘误差.实验结果表明,该方法效果较好,可以实现1个像元的恢复精度.     

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.     

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。     

双边滤波器在X射线图像平滑滤波中的应用

针对传统空间滤波器在对X射线图像进行平滑滤波时造成图像边缘模糊现象的问题,提出一种采用双边滤波器对X射线图像进行平滑滤波的一种方法.与传统图像滤波方法不同,双边滤波器不但能对图像进行滤波,而且能保护边缘信息,而传统空间滤波器对图像滤波时会造成图像边缘模糊.双边滤波器是在空间滤波器的基础之上采取动态改变滤波器的方法来对图像进行滤波.最后通过采用不同滤波器对噪声图片进行平滑滤波,验证双边滤波器的平滑滤波效果.     

应用正则化影响函数扩散模型的星图噪声滤波

由于恒星星图的噪声滤波对保持星点的边缘细节要求较高,本文以塔基（Tukey）扩散模型与改善的PM（Perona-Malik）模型为基础,提出了一种基于正则化影响函数扩散模型的星图噪声滤波方法。该方法通过导数算子提取边界点集,利用图像中原始像素和噪声像素的空间分布特性对图像进行噪声滤波处理,并通过给定边界条件恢复图像边缘。由于避免了方差稳定（VS）变换,该方法可以直接处理高斯噪声。对普通图像和添加高斯噪声星图进行了仿真测试,并与普通扩散函数算法进行了比较。实验结果表明：提出的算法表现出了较好的噪声滤波能力,同时有效地保持了特征图像的边缘。相对于普通扩散函数算法其平均绝对误差降低了13.6%,峰值信噪比平均提高了6.1%。得到的数据显示,本方法的滤波能力优于普通的扩散函数方法,特别适用于星图的噪声滤波处理。     

改进的奇异值分解法估计图像点扩散函数

为了提高图像复原算法的性能,提出了一种改进的奇异值分解法估计图像的点扩散函数。从图像的退化离散模型出发,对图像进行逐层分块奇异值分解,并自动选取奇异值重组阶数以减少噪声对估计的影响。利用理想图像奇异值向量平均能谱指数模型,估计点扩散函数奇异值向量的频谱,再反傅里叶变换得到其时域结果。实验结果表明,该方法能在不同信噪比情况下估计成像系统的点扩散函数,估计结果比原有估计方法有所提高,有望为图像复原算法的预处理提供一种有效的手段。     

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。     

相关系数分析在模糊图像参数识别中的应用

介绍一种在图像频域应用相关系数分析方法来识别模糊参数的方法。该方法用一系列同一类型但不同参数的模糊模型来第二次模糊图像,然后在频域中分析两次模糊图像之间的相关系数。实验结果表明,这种方法既适合于散焦模糊模型也适合于运动模糊模型的参数识别,有一定的准确性和计算上的简便性。     

抑制寄生波纹的红外图像降晰函数辨识算法

提出了一种针对军事目标红外模糊图像复原的降晰函数辨识算法。该算法根据气动光学效应形成湍流流场的机理建立相应的模型,将点扩展函数简化为可用参数描述的高斯函数形式;利用红外图像的边缘梯度变化特性提出边缘清晰度改善量,并作为降晰函数参数辨识的评价标准,清晰度改善量取最大值时对应的参数就是观测图像的最佳降晰函数参数;针对复原过程中可能出现的振铃效应,运用细节规整化思想衍生的加权空间复原算法,自适应地抑制寄生波纹的产生。实验验证表明,本文方法能有效地复原红外模糊图像,且对降晰函数的辨识准确率高,相对误差可以降低至4.5%左右。另外,抑制振铃寄生波纹效果良好。复原后图像在各项质量评价指标上都有很大提高,峰值信噪比提高量超过9.4dB,综合评价指数ImageQ提高了20以上。     

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。     

基于运动模糊特征分割的空间移变降质复原

针对一类由动机座上的相机对运动目标拍摄得到的空间移变降质图像,提出基于像素运动模糊特征分割的图像复原方法。首先分析由于运动模糊的卷积作用,该类图像中的运动目标和背景产生相对位移,两者的像素发生叠加,发现若背景灰度均匀,则叠加区相邻像素灰度值的变化程度相似。根据该灰度变化特征检测运动模糊方向上的目标边缘,并结合canny算子检测平行于模糊方向的边缘,两部分边缘图像进行求或运算,然后利用形态学操作处理,从而分割得到完整的目标模糊图像。对该目标图像剔除叠加区的背景灰度信息,并补零扩充为完全卷积的模糊图像,最后利用反卷积复原算法去除模糊。实际复原结果证明,该方法能够有效地解决该类空间移变降质图像的复原问题。     

运动模糊角度检测的两种改进方法

运动模糊图像复原的关键点在于模糊角度和模糊长度的获取,针对运动模糊图像频谱图中十字亮线影响模糊角度检测精度的问题,提出了两种改进方法。在Radon变换的基础上,通过对模糊图像频谱图进行非中心化和二次傅里叶变换细化条纹信息,来减小十字亮线对模糊角度检测精度的影响。对比实验表明,改进的两种方法能提高1°～3°的模糊角度检测精度。