基于Radon变换的运动模糊图像复原研究

图像在获取、处理与传输过程中,由于多种原因的影响,图像会产生一定程度的退化,其中运动模糊是导致图像退化的常见因素之一。根据运动模糊图像的特点,详细分析了运动模糊图像的退化/复原模型。在未知系统退化模型的情况下,采用Radon变换来估计匀速直线运动模糊角度和运动模糊尺度,从而确立系统的点扩展函数(SPF),然后分别用逆滤波和维纳滤波对图像进行复原,并对两种复原方法做了比较。实验表明,该方法参数估计准确,模糊图像复原效果较好。     

一种基于倒频谱鉴别模糊参数的图像复原算法

当前运动模糊图像的复原主要依赖于模糊参数的准确鉴别和高质量的复原算法.为了更加准确地鉴别出运动模糊图像的模糊参数,提出了一种基于倒频谱鉴别模糊参数的方法;通过对模糊图像倒频谱实施直方图均衡化和阈值分割提取模糊信息,然后进行Radon变换来确定模糊方向;通过对倒频谱进行数学形态学滤波来提取模糊尺度.针对运动模糊图像的复原...     

ENAS-RIF图像复原算法

大气湍流严重影响天文、遥感等光学观测的成像效果,必须进行图像复原处理后才能获取更清晰的图像.为了提高图像复原效果,提出了一种基于可靠支持域和改进代价函数的增强型非负性和有限支撑域的递归逆滤波器(ENAS-RIF)图像复原算法.首先,利用Curvelet去噪进行图像平滑的预处理,抑制图像噪声;然后利用图像阈值分割和形态学...     

基于小波变换的高分辨率遥感图像复原算法实现

为了促进遥感图像的后续研究,针对高分辨率遥感图像实现了基于小波变换的迭代收缩（IST）图像复原算法。考虑到算法在复原过程中对内存需求较大,实现过程中采用内存映射文件的方法,将高分辨率遥感图像映射到进程地址空间。针对分块复原图像时通常会伴有边缘跳变现象,影响拼接后的图像质量的问题,使用特殊分块策略对图像进行分块处理。复原算法在VC平台下实现,通过遥感图像复原实验,并对复原图像进行评价分析,复原性能和效率良好。     

（论坛）基于全变分的模糊人脸图像复原算法

在人脸图像采集过程中,会受到多种因素影响,图像质量都会有所退化,因此将模糊图像恢复成清晰图像一直是图像处理领域的热点之一。根据全变分正则化的图像复原算法的思想,引入相容点集与不相容点集的概念,以及一些辅助的约束条件,提出一种有约束人脸图像复原优化模型,并使用最速下降法求解此模型,使模糊的人脸图像清晰化。实验结果表明,这种模型是可行的,基本恢复了原始的图像。     

基于全变分和颜色平衡的水下图像复原

针对水下图像存在的雾化、模糊和颜色失真问题，提出一种基于全变分和颜色平衡的水下图像复原方法。以完整水下光学成像模型为基础，分别结合四叉树细分法与光在水中传播特性估计背景光，利用水下中值暗通道先验估计透射率，并采用共轭梯度和迭代最小二乘法估计模糊核。为提高计算效率，引入交替方向乘子法对变分能量方程进行逆求解得到去雾、去模糊的图像。在此基础上，在YCbCr空间采用颜色平衡算法对颜色通道进行补偿以校正色彩失真。与6种流行的水下图像增强和复原方法进行比较，实验结果表明，所提方法可以有效地去除雾化和模糊、校正色偏、恢复出清晰、色彩真实的水下图像。     

运动模糊图像复原R-L算法的优化

图像获取过程中如果产生拍摄对象与设备之间的相对运动,就会产生图像变得模糊,这种情况称之为运动模糊。文章从图像复原基础原理出发,主要介绍了Richardson-Lucy算法对运动图像的复原,比较自相关和频谱投影模糊长度估算方法。通过实验发现频谱投影在较短模糊长度是较为精确,自相关估算模糊长度在较长模糊长度较为精确。由此提出组合优化模糊长度估算,通过实验图像复原发现组合优化的模糊长度复原图像峰值信噪比大13%,有效提高了图像复原精度。     

基于图像先验和结构特征的盲图像复原算法

提出了一种基于图像先验和图像结构特征的盲图像复原算法,在模糊核未知的情况下,采用一系列离散化的模糊核参数对模糊图像进行非盲去卷积,得到一系列对应的复原图像。同时提出一种复原图像判决准则,对这一系列复原图像进行质量判决,从中得到最优的复原图像。最后在实验部分,通过对图像的测试表明,提出的盲图像复原算法能较准确的得到最优复原图像,复原效果在主观和客观标准上均有良好表现。     

基于SIFT和Radon变换的盲水印算法

针对当前数字水印算法水印的嵌入区域固定而易遭破坏且抵抗旋转攻击能力弱的问题,提出一种基于Radon变换和SIFT特征提取的盲水印算法。采用SIFT算法对图像进行特征提取,结合RANSAC算法筛选出稳定特征点,根据特征点选取合适大小的水印嵌入区域,经过DWT和SVD分解将水印信息嵌入在选定区域内,利用Radon变换对图像进行旋转校正。实验结果表明,水印信息可以有效提取,并且得到的水印NC值都在0.96之上,说明该算法可以有效地抵抗旋转攻击,提高了水印安全性。     

小波变换在大景深成像系统图像复原中的应用

为消除大景深成像系统引起的图像模糊问题,提出综合维纳滤波和小波变换进行图像复原和增强的一种新方法.维纳滤波不能对大景深模糊图像的高频分量进行较好的复原,利用小波变换算法进一步对维纳滤波复原的结果进行高频增强,以使模糊图像在高低频均获得理想的复原结果.仿真实验首先对标准样本进行大景深模糊,然后对模糊图像先采用维纳滤波算法进行复原,再进一步采用小波变换算法增强复原图像高低频对比度.结果表明:采用了小波变换算法后大景深模糊图像的复原效果得到了有效提高,图像的峰值信噪比提高了近50%.     

基于Radon变换的多尺度虹膜特征提取算法

系统分析了基于虹膜特征的身份识别系统.针对典型预处理特点,设计了基于Radon变换的新特征提取算法.该算法在保持旋转、平移和尺度缩放不变性的同时,利用标准化方差加权的绝对距离,使识别准确度达到了93%.这种算法对于其它不规则图像的分析也具有启发意义.     

基于各向异性规整化的总变分盲复原算法研究

针对大气湍流退化图像复原问题,提出了一种基于各向异性和非线性规整化的总变分盲复原新算法,该算法主要结合图像和湍流点扩展函数的一些性质采用基于各向异性的空间自适应规整化处理,建立了具有非线性和空间各向异性的规整化函数,使其在恢复目标图像和估计点扩展函数时能自适应地进行梯度平滑。最后,通过交替最小化方案来极小化代价函数和通过定点迭代策略将非线性方程进行线性化处理,快速地估计点扩展函数和恢复图像。在微机上对数字模拟和实际退化图像进行了一系列恢复实验,验证了算法的有效性和稳健性。     

基于非局部全变差模型的图像复原方法

面向图像复原问题,本文提出一种非局部的全变差图像复原方法。该方法将传统的全变差模型拓展为非局部变差模型,充分利用非局部子块对结构的保持作用,进一步提高复原图像的质量。此外,为了解决上述的非局部全变差模型,本文引入算子运算简化目标函数, 再利用迭代的Splitting算法对其进行交替求解,提高收敛精度。实验结果表明,本文算法在视觉效果和客观评价指标两方面均优于传统算法。     

A new algorithm to compute the discrete inverse radon transform

The aim of this paper is to compute the discrete inverse Radon transform over ⁿ . The Radon transform is a function with domainS ^n–1×. It is shown that under different measure this function can be defined with domain ⁿ . In this case one can compute the discrete inverse Radon transform in the Cartesian coordinate system without interpolating from polar to Cartesian coordinates or using the backprojection operator.     

基于小波变换的图像融合方法

提出了一种基于小波变换的改进图像融合方法。对小波分解后的高频分量使用图像区域内像素的最大绝对值作为该区域中心像素的活性测度以得到融合图像的高频分量,对分解后的低频分量通过度量其图像块的质量来确定融合图像的低频分量。实验结果表明,该方法得到的融合图像清晰度和对比度都较好,是一种有效的图像融合算法。     

A rapid hybrid algorithm for image restoration combining parametric Wiener filtering and wave atom transform

Image restoration refers to removal or minimization of known degradations in an image. This includes de-blurring images degraded by the limitations of sensors or source of captures in addition to noise filtering and correction of geometric distortion due to sensors. There are several classical image restoration methods such as Wiener filtering. To find an estimate of the original image, Wiener filter requires the prior knowledge of the degradation phenomenon, the blurred image and the statistical properties of the noise process. In this work, we propose a new rapid and blind algorithm for image restoration that does not require a priori knowledge of the noise distribution. The degraded image is first de-convoluted in Fourier space by parametric Wiener filtering, and then, it is smoothed by the wave atom transform after setting the threshold to its coefficients. Experiment results are significant and show the efficiency of our algorithm compared with other techniques in use.     

基于多方向像素连续折叠机制与Radon变换的图像加密算法

提出了基于多方向像素连续折叠机制与Radon变换的图像加密算法,从不同的方向、利用不同的像素扩散技术来加密明文,显著消除密文周期性.首先,对初始明文完成均等分割,获取左、右两个子块;引入Radon变换机制,对左、右子块进行0°～180°的Radon变换,获取对应的Radon投影谱图像;利用Arnold映射、引力模型分别混淆左、右子块的Radon谱图像,获取两个子置乱密文,将二者进行组合,输出完整的置乱图像.为了从空间多个方向来扩散像素,设计了4个方向连续折叠机制,利用4个不同方向对应的扩散函数来改变像素值,实现图像加密.实验结果表明,与当前图像加密技术相比,所提算法具有更高的安全性与抗攻击能力,输出密文的像素分布更加均匀.     

基于参数估计的降晰函数辨识及图像复原算法

成像系统的点扩展函数(PSF)以及观测噪声,在一般应用过程中是未知信息,因此,点扩展函数的辨识是一个具有挑战性的世界难题.为解决实际工作中遇到的在已知降晰类型情况下的降晰函数辨识和降晰图像复原问题,提出了基于参数估计的降晰函数辨识及降晰图像复原算法.首先,由初始猜测给定降晰函数参数的变化范围和参数的增量步长;然后,最小化降晰图像和由相应点扩展函数及降晰图像得到的实验观测图像的差的Frobenius范数,以确定点扩展函数的参数,进而确定降晰图像的点扩展函数并对降晰图像进行复原.应用基于Wiener滤波的频域循环边界算法对降晰图像进行复原.实验结果表明:在降晰图像信噪比较高的情况下,降晰函数的辨识结果是可靠和准确的,有较好的复原效果.     

基于改进脊波变换的红外视频图像高质量复原

为了实现红外视频降质图像高质量复原,采用一种基于改进脊波变换的图像复原算法来进行处理。该算法首先对降质图像进行改进脊波变换,然后提出一种具有加权改进自适应伪中值滤波算法对脊波系数进行处理,最后针对滤波后图像中时常出现的"环绕"现象,引入自适应Wiener滤波算法来抑制。进行了理论分析和实验验证,取得了相关模拟降质图像、真实降质图像以及峰值信噪比的测试数据。结果表明,该算法性能优于伪中值滤波以及两类脊波变换去噪算法。这对于实现红外视频降质图像复原研究是有帮助的。     

基于Contourlet变换的图像去噪方法

图像去噪是数字图像处理领域的一项重要技术.传统的基于小波变换的去噪方法,去噪效果不是很理想.为了解决这一问题,提出了一种基于Contourlet变换的图像去噪方法.实验结果表明,与传统小波去噪方法相比,该方法不但可以保留图像的边缘信息,而且能提高去噪后图像的信噪比.