一种改进的图像盲复原算法

图像盲复原是在点扩散函数未知的情况下从退化观测图像中恢复出原图像的高频细节。本文给出了一种交替进行Lucy-Richardson恢复和全变差正则化的盲图像恢复算法。算法将图像盲恢复问题分解成图像恢复和模型辨识两个关联的子问题。在模型辨识阶段,采用全变差正则化估计系统的点扩散函数;在图像恢复阶段,使用Lucy-Richardson算法和奇异值分解相结合的方法恢复图像。实验结果证明,该方法能更好的抑制噪声、提高图像的分辨率。     

一种改进的全变差盲图像复原方法

当点传播函数未知或不确知的情况下,从观察到的退化图像中复原原始图像的过程称为图像盲复原.传统的图像盲复原算法常采用最小均方误差作为复原效果的评判准则,但它很少考虑人类视觉心理,而图像最终都必须由人类的视觉系统来观测和解释.因此,本文提出一种新的基于人类视觉特性的图像盲复原算法:它采用交替最小化的结构,在模糊辨识阶段,采用全变差正则化算法;在复原阶段,采用基于Weber定律和全变差正则化相结合的算法.仿真实验表明,这种算法可在未知点扩展函数的情况下取得较好的复原效果.     

基于二维小波收缩与非线性扩散的混合图像去噪算法

研究自适应滤波算法对改善图像质量具有重要意义.本文分析了非线性扩散和二维Haar小波收缩去噪方法之间的关系,从本质上说明了非线性扩散方法优于Haar小波收缩去噪方法.然后,给出了一种基于图像全变差(TV)模型的非线性扩散与二维Haar小波收缩相结合的混合图像去噪算法.该算法在图像小波分解的低频部分采用全变差扩散,在高频部分采用小波收缩方法.实验结果表明,混合去噪算法在计算复杂性与滤波效果上具有更好的综合性能.     

图像方向纹理保持的方向全变差正则化去噪模型及其主优化算法

正则化方法是目前解决图像去噪不适定性的一条有效途径,但对于图像中纹理细节的保持仍是棘手的问题。本文针对图像方向纹理保持的去噪问题,给出了图像方向纹理保持的方向全变差正则化去噪模型。分析和证明了方向全变差的若干等价表示性质,并基于该性质迭代构造代理泛函和B样条离散差分逼近方法,给出了一种主优化去噪算法。数值实验表明,该方法在去除噪声、抑制图像的“阶梯效应”和保持图像方向纹理等方面取得较好的效果。     

激光雷达主动偏振图像散斑抑制算法研究

针对激光主动偏振图像的散斑去除问题,提出了一种新的非局部正则化方法:根据激光主动偏振图像的噪声特点,在全变差模型的基础上,提出了非局部全变差正则化模型.该算法充分利用了图像的全局信息复原图像,在很好地抑制散斑的同时,保持了图像的细节信息.新模型使用轮流最小化方法进行求解,则原始图像和点扩散函数都可以在最小化框架中求解,...     

一种新的结合非下采样Contourlet与自适应全变差的图像去噪方法

该文提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和自适应全变差模型的图像去噪方法。首先通过NSCT对含噪图像进行分解,根据高斯比例混合(GSM)模型建立图像模型;然后利用贝叶斯估计进行图像去噪,重构后得到初次去噪图像;最后,结合自适应全变差模型对初次去噪图像进行重构滤波,得到最终的去噪图像。实验结果表明,该方法可以有效地消除图像中的Gibbs伪影及噪声,在去噪图像峰值信噪比(PSNR)和边缘保持性能上都优于已有的算法。     

维纳滤波和非线性扩散相结合的图像去噪

提出一种基于小波和非线性扩散的新的图像去噪算法。小波域局部维纳滤波是一种简单有效的去噪方法,利用该方法先对原始图像进行初步去噪,以此引导非线性扩散模型中的边缘检测函数,再用非线性扩散进行去噪。实验表明:该算法不仅很好地保存了图像的边缘信息,而且有效地去除了图像中的大部分噪声,无论是视觉效果还是客观标准上都优于单纯的小波域维纳滤波或非线性扩散去噪。     

联合小波域和频域的图像去模糊算法

提出了一种在小波域和频域上联合恢复模糊图像的算法。首先在小波域上对模糊图像去噪,提出按照贝叶斯公式估计出小波系数的收缩因子,恢复出模糊图像的小波系数值。此后,按照正则化反卷积图像恢复算法,对去噪模糊图像进行恢复。该算法使得反卷积时的正则化算子选取为较小的值,从而恢复的图像既滤除了噪声,同时降低了边缘模糊等振铃效应。实验结果表明,选择拉普拉斯正则化算子,该算法恢复的图像质量优于频域正则化反卷积算法,此外在同等噪声水平下,不同图像的最优正则化参数处在较小的相同动态范围之内,避免了恢复算法中的反复经验试值寻求最优。     

有效保持细节特征的图像椒盐噪声滤除方法

 论文结合几种去噪方法,提出一种统一的图像去噪模型.该模型通过一个统一的目标函数将图像去噪问题转化为最优化问题,目标函数的构造主要包括估计残差惩罚函数、局部权函数及正则化项三个方面.随后基于此模型提出一种新的去除椒盐噪声的非线性滤波方法,其中估计残差惩罚函数采用L1范数形式,局部权函数采用自适应高斯核函数,正则化项则利用图像的小波域稀疏性作为先验约束来构造.由于充分融合了图像的全局和局部统计特性,因而在抑制噪声的同时能够更好地保持图像边缘等细节特征,相关去噪实验结果证实了本文方法的有效性.     

基于粒子群优化的正则化水下图像盲复原

水下图像恢复的难点在于缺少海水的点扩展函数的足够信息,而导致病态的问题.为了提高水下激光成像系统的成像质量,提出了用粒子群优化正则化参量的盲图像复原算法.该方法结合Tikhonov正则化和改进的全变分正则化的技术特点,使用一种交替迭代方法,分别估计点扩展函数和估计复原图像,同时用粒子群算法优化正则化参量.结果表明,该方法对水下图像复原具有较好的鲁棒性,算法收敛稳定.     

基于先验信息和正则化技术的图像复原算法的研究

在湍流退化图像复原研究中,为了消除大气湍流的影响,提出了一种基于先验信息和正则化技术的盲解卷积图像复原算法.该算法是以极大似然估计为基本原理,将目标图像和点扩展函数的先验信息以惩罚项的形式引入到极大似然函数中,同时利用正则化技术优化目标图像和点扩展函数的估计过程,以增加极大似然估计算法的收敛性和稳定性.通过退化图像的复原实验结果表明,该算法在退化模型完全未知的情况下,可以有效的实现对湍流退化图像的盲复原.     

基于双重规整化的气动退化图像盲复原算法

通过合理建立针对红外图像的气动光学效应退化模型，根据极大似然估计准则设计复原算法，同时针对随机变化的点扩展函数和噪声对目标图像尤其是图像中细节恢复的影响，对单一规整化方法进行了扩展，采用双重规整化策略，将规整化分为两个各有侧重点的层次来处理。在微机上进行了一些复原实验，并给出对比结果，证实了该算法的有效性。     

Satellite image blind restoration based on surface fitting and multivariate model

Owing to the blurring effect from atmosphere and camera system in the satellite imaging, a blind image restoration algorithm is proposed which includes the modulation transfer function （MTF） estimation and the image restoration. In the MTF estimation stage, based on every degradation process of satellite imaging-chain, a combined parametric model of MTF is given and used to fit the surface of normalized logarithmic amplitude spectrum of degraded image. In the image restoration stage, a maximum a posteriori （MAP） based edge-preserving image restoration method is presented which introduces multivariate Laplacian model to characterize the prior distribution of wavelet coefficients of original image. During the image restoration, in order to avoid solving high nonlinear equations, optimization transfer algorithm is adopted to decom- pose the image restoration procedure into two simple steps： Landweber iteration and wavelet thresholding denoising. In the numerical experiment, the satellite image restoration results from SPOT-5 and high resolution camera （HR） of China ＆ Brazil earth resource satellite （CBERS-02B） ane compared, and the proposed algorithm is superior in the image edge preservation and noise inhibition.     

应用双稀疏模型和ADMM优化的图像复原

基于稀疏表示的图像复原算法大都只利用了图像整体稀疏性和局部稀疏性中的一种,未充分利用图像的先验知识,基于此,本文在稀疏表示框架下,同时引入Cosparse解析模型及平移不变小波变换两种稀疏模型,前者对每个图像块进行稀疏表示,后者对整幅图像进行稀疏表示,从而提出一种新的图像复原算法。该算法将图像复原问题归结为双稀疏正则化问题。为求解复杂的双稀疏优化问题,本文运用交替方向乘子法 (ADMM, Alternating Direction Method of Multipliers)算法将该约束优化问题分解为若干子问题,通过交替迭代求解获得复原图像。实验中对不同类型的模糊图像进行了复原,其结果表明该算法对于各类模糊图像的复原比现有复原算法效果更好,从而验证了算法的有效性。      

基于Hessian核范数正则化的快速图像复原算法

利用Hessian核范数进行图像复原是目前较好的高阶正则化方法,但是由于Hessian核范数正则项的高度非线性和不可微性,图像去模糊和去噪过程耦合度高,求解算法的复杂度高.本文利用变量分裂设计了一种具有闭解形式的交替迭代最小化快速图像复原算法,将图像去模糊、去噪分步进行,并给出算法的收敛性证明.实验结果表明,本文方法不仅在峰值信噪比方面优于原有的基于Hessian核范数图像复原的主优化(Majorization-Minimization,MM)方法,而且大大降低了算法的迭代次数和运行时间.     

Novel cooperative neural fusion algorithms for image restoration and image fusion.

To deal with the problem of restoring degraded images with non-Gaussian noise, this paper proposes a novel cooperative neural fusion regularization (CNFR) algorithm for image restoration. Compared with conventional regularization algorithms for image restoration, the proposed CNFR algorithm can relax need of the optimal regularization parameter to be estimated. Furthermore, to enhance the quality of restored images, this paper presents a cooperative neural fusion (CNF) algorithm for image fusion. Compared with existing signal-level image fusion algorithms, the proposed CNF algorithm can greatly reduce the loss of contrast information under blind Gaussian noise environments. The performance analysis shows that the proposed two neural fusion algorithms can converge globally to the robust and optimal image estimate. Simulation results confirm that in different noise environments, the proposed two neural fusion algorithms can obtain a better image estimate than several well known image restoration and image fusion methods.     

基于加速正则化RL算法的大气湍流退化图像盲复原方法

提出了一种基于加速正则化Richardson-Lucy（RL）算法的大气湍流退化图像盲复原方法（AccRLTV-IBD）。在总变分（TV）正则化RL算法的基础上,引入二阶矢量外推加速技术对其进行加速,形成加速正则化RL（AccRLTV）算法,并将该算法应用到迭代盲目反卷积（IBD）算法中。使用长曝光大气湍流光学传递函数（OTF）的物理模型或根据图像来获取初始的点扩散函数（PSF）,在灰度平均梯度（gray Mean Grads, GMG）的基础上定义了一个相对灰度平均梯度（relative Gray Mean Grads, RGMG）参数作为无参考图像复原质量的评价标准。模拟图像和实际湍流退化图像复原结果表明,基于RL的IBD算法要优于基于Wiener滤波的IBD算法,并且与RL-IBD算法相比,AccRLTV-IBD收敛速度更快,复原效果更好。     

基于TwIST-TV 约束的图像去模糊方法

传统的基于频域和小波域的去模糊算法所得的复原图像总是存在比较明显的边缘振铃及模糊效应,而较为有效的空域迭代优化去模糊算法速度通常比较慢。为了解决上述问题,提出了基于二步迭代阈值收缩（TwIST）与总变分（TV）约束相结合的图像去模糊算法（TwIST-TV）。首先在去模糊目标函数中加入对图像的TV 正则化约束,其次在对图像小波系数的每次二步迭代之前,加入对图像的TV 优化去噪约束,最后迭代获取去模糊图像。实验结果表明:相对于基于频域和小波域的模糊图像恢复算法,TwIST-TV 能有效抑制边缘模糊和振铃效应,复原图像的信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）高出1~7 dB,平均结构相似度指标（MSSIM）可高出0.05,相对于空域解卷积算法在保证求解精度相当的情况下具备6 倍以上的速度优势。