单幅图像去雨算法研究现状及展望

图像去雨算法通过对有雨图像进行分析和处理从而去除雨水条纹,恢复干净的背景场景,有助于提升计算机视觉任务识别精度,因此成为当下的研究热点。为系统地了解该领域的研究现状和发展趋势,首先介绍了典型的雨水合成模型,其次从基于模型驱动和基于数据驱动两个方面重点分析了典型图像去雨算法模型和方法;之后比较了去雨图像质量评价指标及雨水数据集;最后,对单幅图像去雨算法未来发展趋势进行了展望。     

运动模糊图像复原算法研究

运动模糊主要是由于成像系统与目标物之间产生了相对运动而成的。在运动模糊图像复原的研究中,运动模糊的点扩散函数(PSF)和复原方法是近年来图像复原中的热点问题。针对含有噪声的运动模糊图像的退化模型和恢复过程进行了研究,叙述了运动模糊图像基本原理,并提出了一种基于变分法求极值的方法并应用了模糊图像限制核函数法的方法解决了变分模型中大多数应用场定义域的有限性,最后根据方法得出实验结果。     

非盲图像复原综述

作为目前图像处理领域的研究重点,图像复原可移除图像中的模糊与噪声,具有重要的理论价值和广阔的应用前景。为使图像复原的研究被人们所了解,该文首先对图像复原做了简单的描述,接着介绍了近年来出现的一些非盲图像复原算法,包括基于总变分模型的算法、基于Bregman迭代的算法和基于稀疏表示的算法等,最后基于对现有算法的了解与分析,总结了图像复原研究的难点与趋势。     

运动模糊图像经典复原方法分析

图像复原是数字图像处理的一个研究热点,而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。该文主要是针对匀速直线运动造成的模糊图像,描述了逆滤波、维纳滤波和Lucy-Richardson算法复原图像的基本原理和过程,并且用MATLAB对添加噪声和无添加噪声的模糊图像利用三种经典复原方法进行仿真实验,实验结果表明,在无噪声和有噪声两种情况下,逆滤波法、维纳滤波法和L-R算法有其各自的优缺点。在图像复原过程中,要根据图像的具体信息选择合适的方法,使得复原效果达到最好。     

甲骨拓片字形图像复原方法

提出了一种基于自适应阈值和分形几何的甲骨拓片字形图像复原方法。文章分析了甲骨拓片噪声的特点以及字形图像边缘的分形特征,通过计算自适应阈值对噪声区域进行填充。采用统计的方法计算甲骨拓片字形图像边缘的分形维数特征,对字形图像边缘进行压缩变换,进而对甲骨拓片字形图像边缘进行平滑。实验结果显示,这一方法的图像复原效果是比较明显的。     

图像复原技术研究

在对图像复原技术进行简单介绍的基础上,对图像的退化、复原过程中的数学模型进行了一定的论述,然后在此基础上对图像噪声处理与去除的几种方法进行了重点研究.     

基于梯度投影的图像盲复原算法

为了利用多帧退化图像信息快速恢复出高质量的图像,提出了一种新的递归梯度投影多帧图像盲复原算法。该算法充分利用多帧图像的先验信息,首先给出一种能够有效抑制噪声放大的新的代价函数,然后通过梯度投影算法对新的代价函数进行最小化以推导出迭代公式,最后通过频率域多次递归迭代运算对退化图像进行复原。模拟实验结果证明该算法运算快速,对于不同高斯噪声级别和不同PSF衰退的图像,均能够清晰地恢复出图像细节特征、同时也能够准确地恢复出衰退PSF。     

结合WLS滤波与还原控制因子的图像去雾

雾天退化图像的复原过程中,针对大气光幕和大气亮度估计不准确导致光晕效应、偏色现象和对比度不足等问题,提出一种结合WLS (weighted least square)滤波与还原控制因子的去雾算法.首先分析WLS滤波器的原理和性能,并用于大气光幕的有效提取;其次利用Sobel算子检测二值化图像边缘,将边缘数目与像素均值同时作为四叉树空间索引的依据,提高大气亮度的估计准确性;最后分析天空出现颜色失衡现象的原因,引入还原控制因子改善视觉效果.实验结果表明,去雾后图像的平均梯度整体提高58.03%,信息熵提高2.88%,运行时间节省50%以上.该方法对含有浓雾、薄雾以及天空等深度复杂的远景图像、近景图像均能得到高对比度、可视度和色彩保真度的恢复效果.     

三维显微图像的分辨率评估方法及应用

现有分辨率评估方法,如瑞利判据、阿贝判据、半峰全宽方法等都具有一定的应用局限性。本文采用基于切片傅里叶壳层相关(sFSC)的频域分辨率评估方法来评估系统的实际成像能力,该方法对分辨率的评估结果仅取决于图像质量,不受系统成像理论的影响,是一种客观、直接的计算方法。它将傅里叶壳层分成楔形壳层对,每个选择器都是一对镜像楔形,以改善由三维荧光成像各向异性带来的分辨率评估问题。实验结果表明,sFSC可作为一种无参考三维图像分辨率评估方法,且利用sFSC方法的分辨率结果所拟合的三维高斯点扩展函数(PSF)进行图像反卷积操作,能有效恢复图像纹理细节,提高图像信噪比,且相比于其他PSF估计方法,sFSC方法具有更好的性能。     

自适应高斯融合双通道的去雾算法

针对传统图像去雾算法存在的对比度下降和颜色偏移等问题,提出一种结合高斯融合的自适应双通道雾霾图像复原算法。首先,考虑到大气光应小于有雾图像最大值,且大于有雾图像最小值,根据亮度控制因子自适应控制的方式得到融合中通道,并获得中通道下的局部大气光;其次,提出双通道线性传输,即用最大值通道辅助完成线性传输,再用高斯函数加权融合的方法实现清晰图像最优通道估计,从而得到最优透射率;最后,结合复原模型恢复清晰图像。实验表明,所提方法有效解决了图像对比度下降与颜色偏移等问题,去雾效果良好、亮度适宜且颜色保真度更高。另外,该方法在定量指标上同样具有优越的表现。