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1.
数字图像修复技术综述   总被引:36,自引:3,他引:33  
图像修复是图像复原研究中的一个重要内容,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,其可以用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。为了使人们对该技术有个概略了解,在对目前有关数字图像修复技术的文献进行理解和综合的基础上,首先通过对数字图像修复问题的描述,揭示了数字图像修复的数学背景;接着分别介绍了以下两类图像修复技术:一类是基于几何图像模型的图像修补(inpainting)技术,该技术特别适用于修补图像中的小尺度缺损;另一类是基于纹理合成的图像补全(comp letion)技术,该技术对于填充图像中大的丢失块有较好的效果;然后给出了这两类方法的应用实例;最后基于对数字图像修复问题的理解,提出了对数字图像修复技术的一些展望。  相似文献
2.
车牌识别(LPR)中的图像提取及分割   总被引:25,自引:1,他引:24  
在车牌识别(LPR)系统的实现过程中,最关键的部分就是车牌图像的提取以及车牌字符图像的分割。本文详细介绍了一种实际应用的车牌识别系统中的图像提取及分割的过程。针对车牌的固有特点,设计了一个变换函数突出其特点从而进行车牌的提取;对车牌字的图像分割提出并解决了一些在实际中应该注意的地方。  相似文献
3.
基于小波域局部高斯模型的图像复原   总被引:23,自引:0,他引:23       下载免费PDF全文
汪雪林  韩华  彭思龙 《软件学报》2004,15(3):443-450
图像复原的目的是将原始图像从观测到的降析图像中恢复出来.提出了一种基于小波域局部高斯模型的线性图像复原算法.小波域局部高斯模型采用高斯函数刻画子带系数的局部概率分布,由于这一模型具有很好的局部自适应性,并能正确地反映图像的局部结构信息,因此算法以此作为自然图像的先验模型,把图像复原问题转化为一个约束优化问题并用共轭梯度法对其进行求解.实验结果表明,基于小波域局部高斯模型的图像复原算法较好地再现了各种边缘信息,复原出的图像在信噪比和主观视觉效果方面都有显著的提高.  相似文献
4.
超分辨率复原技术的发展   总被引:17,自引:0,他引:17  
超分辨率原复技术就是由一序列低分辨率变形图像来估计一幅(或一序列)较高分辩率的非变形图像,同时还能够消除加性噪声以及由有限检测器尺寸和光学元件产生的模糊,它是图像融合领域中的一个重要分支。这项技术广泛应用于遥感,医学成像和高清晰度电视等多个领域,2人超分辨率复原的含义,应用场合,技术种类和未来研究展望等多个方面,对超分辨率复原领域的发展进行了论述。  相似文献
5.
神经网络在图像处理中的应用   总被引:15,自引:0,他引:15  
近几年,随着神经网络理论的深入研究,神经网络技术的并行性计算能力、非线性映射和自适应能力等优点得到了充分的认识,各种神经网络模型在图像处理领域中得到了广泛的应用.本文对各种流行的神经网络模型在图像处理领域中的应用进行了汇总,根据图像处理的具体内容对这些应用进行分类叙述,阐明了神经网络技术在图像处理领域中的优点和不足之处,并对将来神经网络技术在图像处理领域中的应用提出了几点期望.  相似文献
6.
基于多尺度边缘保持正则化的超分辨率复原   总被引:14,自引:1,他引:13       下载免费PDF全文
张新明  沈兰荪 《软件学报》2003,14(6):1075-1081
超分辨率复原是一种由一序列低分辨率变形图像来估计一幅(或一序列)较高分辨率的非变形图像的技术,同时,它能够消除加性噪声以及由有限检测器尺寸和光学元件产生的模糊.提出了一种基于多尺度正则化先验的最大后验概率超分辨率复原算法.算法特点如下:(1) 对运动估计结果实施可信度验证;(2) 采用图像的多尺度小波表征来定义图像的空域活动性测度,并由此构建多尺度Huber-Markov先验模型.实验结果表明,该算法不仅具有较好的超分辨率图像边缘保持能力,而且能够有效地消除图像伪迹.该算法可以应用于遥感图像、医学成像、高清晰度电视标准和合成视频变焦等领域.  相似文献
7.
基于物理模型的雾天图像复原新方法   总被引:13,自引:3,他引:10  
由于雾天场景的能见度很低,因此为了保证视频监控系统的正常工作,需要对视频图像进行去雾处理。根据光学原理,雾天条件下场景的能见度下降是与场景深度呈指数关系的,鉴于现有的基于物理模型方法的去雾效果不够理想,因此提出了一种新的基于物理模型的图像复原方法,该方法首先对雾天场景的光学成像建模;然后借助于一张晴天和一张雾天场景的参考图像,计算出场景各点的深度比关系,最后利用深度关系复原雾天图像或雾天视频。实验结果证明,该方法是有效的和实用的。  相似文献
8.
基于多分辨率盲目去卷积的气动光学效应退化图像复原算法   总被引:12,自引:0,他引:12  
为了有效地恢复气动光学效应退化图像.该文提出了一种基于两帧退化图像的多分辨率盲目去卷积复原算法.该算法在大气流场的光学退化模型未知的情况下,采用两帧退化图像数据来估计点扩展函数值.为了克服噪声的干扰,该文将点扩展函数非负性和光滑性约束转化为数学上可表达的惩罚项,融合到目标函数中,建立了一个基于各向异性调整的目标函数表达式,采用约束优化原理迭代估计点扩展函数值.同时,针对复原图像的快速需求,将多分辨率技术用在点扩展函数的最优估计和图像复原过程中,提出了基于图像多分辨率的盲目去卷积复原新算法.在微机上进行了一系列的图像恢复实验和对比分析,实验结果表明该文复原算法十分有效,在抑制噪声和提高复原速度方面取得了明显的效果.  相似文献
9.
基于估计点扩展函数值的湍流退化图像复原   总被引:12,自引:0,他引:12       下载免费PDF全文
提出了一种直接从湍流退化图像中估计湍流点扩展函数值的方法.本方法不再利用自 然或人工向导星图像来测定点扩展函数,而是直接利用两帧连续短曝光湍流退化图像作为输入, 在空域中对其进行适当的延拓,在频域中建立和选择关于湍流点扩展函数离散值的一系列计算 方程.为了克服噪声的干扰,在点扩展函数的非负性和空间光滑性的约束条件下,将点扩展函数 的计算问题转化为优化估计问题,通过极小化准则函数估计点扩展函数值,进而恢复退化图像. 实验结果表明,本文方法十分有效,复原效果好.  相似文献
10.
基于小波域隐马尔可夫树模型的图像复原   总被引:9,自引:1,他引:8  
从图像复原的Bayesian方法出发,提出一种基于小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的线性图像复原算法,小波域HMT模型采用混合高斯模型刻画各子带系数的概率分布,并通过小波系数隐状态在多个尺度之间的Markov依赖性来刻画自然图像小波系数随尺度减小而指数衰减的特性,由于小波域HMT模型准确刻画了自然图像小波变换的统计特性,该文算法以此作为自然图像的先验模型,将图像复原问题转化为一个约束优化问题并用最速下降法对其进行求解,同时,提出了一种规整化参数和HMT模型参数的自适应选择方法,实验结果表明,基于小波域HMT模型的图像复原算法较好地再现了各种边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉效果方面都有明显的提高。  相似文献
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