融合梯度信息的改进引导滤波

目的 为了有效消除引导滤波平滑图像后产生的光晕现象,提出一种新型的融合梯度信息的改进引导滤波算法。方法 该算法借助引导图像的梯度信息来判断图像边缘位置,并结合指数函数框架设计权值来控制不同图像区域内的平滑倍数,使改进后的引导滤波能够自适应地区分和强调边缘,从而避免边缘附近由于过度模糊所引入的光晕现象。结果 与引导滤波算法相比,本文算法能在保边平滑的同时较好地抑制光晕,并在结构相似性（SSIM）评价和峰值信噪比（PSNR）评价中分别取得最高约30%和15%左右的质量提升。结论 本文算法具有较好的鲁棒性,在图像平滑、图像细节增强、多曝光图像融合等多种图像处理相关应用中均有着良好的表现。     

强边缘导向的盲去模糊算法

目的 在图像的获取过程中,成像设备与拍摄场景发生了相对位移,导致获取的实际图像存在信息丢失、模糊退化的现象,这极大地影响了图像的质量和人们的视觉体验,也影响了图像的后续处理。盲去卷积旨在从观测图像中估计模糊核并获得清晰图像,为此提出了一种基于强边缘的运动图像盲去模糊算法。方法 结合图像梯度稀疏性,采用自适应l₀范数约束待估计图像梯度的强边缘;针对模糊核稀疏性和连续性,以l₀-l₂范数分别约束模糊核的像素和梯度,同时把模糊核归一化先验作为正则项引入模型中,以强边缘指导模糊核估计。在去模糊阶段,结合全变分与超拉普拉斯正则化方法的优点,将两种方法复原的图像取平均,以减轻复原图像中的振铃效应,同时保留更多的图像细节。结果 为了检验本文算法的有效性,对Levin测试集和实际拍摄的模糊图像分别进行仿真,并同现有算法进行比较。Levin测试集上的实验结果表明,提出的盲反卷积成功率为100%且在对比算法中具有最高PSNR;实际彩色图像的盲反卷积实验表明,相比于其他算法,本文算法获得的模糊核具有更准确的支撑和较少的噪点,获得的清晰图像具有较优的视觉效果。结论 该方法从定量和定性比较上都体现了较好的去运动模糊能力,可适用于遥感、医学等领域。     

梯度优化的有理函数图像插值

目的 对图像纹理区域的细节保持一直以来是图像插值技术的一个难题,为此提出了一种梯度优化的有理函数图像插值算法。方法 首先,构造了一种新的含有可调参数的双变量有理插值函数,随着参数的不同取值,该函数具有不同的表达形式,它是多项式模型和有理模型的有机统一体;其次,根据图像的区域特征,利用等值线方法将图像自适应地划分为纹理区域和平滑区域,纹理区域采用有理模型插值,平滑区域采用多项式模型插值;最后,根据各向同性Sobel算子计算插值单元的图像梯度,确定纹理方向,不同纹理方向的插值单元用相应的权重对中心点进行优化。结果 从客观数据、主观效果、时间复杂度3个方面对重建图像进行评价,客观数据包括峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）,从实验结果可以看出,本文算法的PSNR平均提高了0.14~1.50 dB,SSIM平均提高了0.005~0.097。从主观效果来看,本文算法的重建图像的纹理细节更加丰富,边缘结构更加清晰,从时间复杂度来看,本文算法的平均运行时间是3.77 s,分别比DFDF（directional filtering and data fusion）、NEDI（new edge-directed interpolation）、RSAI（robust soft-decision adaptive interpolation）、Lee''s、NARM（nonlocal autoregressive model）算法快了3.28倍、5.26倍、53.28倍、43.53倍、418.54倍。特别地,对于Baboon、Barbara、Metal这类纹理细节丰富的图像,本文算法在峰值信噪比和结构相似性上较对比算法有突出优势,主观效果有明显提高。结论 基于构造的双变量有理插值模型,本文提出了一个梯度优化的有理函数图像插值算法,实验结果表明,该算法在图像纹理细节和边缘结构保持方面具有良好的视觉效果,有效提高了插值图像质量,且时间复杂度较低。     

结合肤色分割与平滑的人脸图像快速美化

目的 针对目前人脸图像美化算法存在的对于细节丰富的眼睛和头发等区域处理过度平滑,美化后的图像整体美化效果较差等问题,提出一种基于肤色分割与平滑人脸图像的美化方法。方法 首先对脸部瑕疵特性,用双指数边缘保护滤波器平滑人脸图像的瑕疵,与此同时很好保持图像边缘信息;再通过利用色度直方图自适应快速检测、修正、分割肤色区域;然后利用拟合高斯羽化皮肤区域生成蒙版,融合平滑图像和原图像,保留图像头发背景等细节信息;最后基于人像美感标准,对皮肤亮度通过拟合log曲线实现快速自适应调整人脸图像亮度,增强眼睛等细节,从而快速实现人脸图像美化方法。结果 通过与其他人像美化算法相比较,在保留边缘方面,该算法更有效地对皮肤边缘上的瑕疵进行平滑,达到更好地美化人脸图像;而在时间复杂度方面,相对于前人的算法,计算速度快12倍,实现快速美化人脸图像。结论 该算法适应能力较强,对大部分人脸图像的脸部瑕疵完美去除的同时达到背景信息不变,肤色美白自然,使整体美化效果显著;尤其是细节丰富的边缘区域平滑适度,具有一定的实用性。     

采用自适应梯度稀疏模型的图像去模糊算法

目的 图像的梯度分布被广泛应用在自然图像去模糊中,但研究结果显示先前的梯度参数估计方法不能很好地适应图像局部纹理变化。为此根据图像分块平稳的特点提出一种采用局部自适应梯度稀疏模型的图像去模糊模型。方法 该模型采用广义高斯分布（GGD）来描述图像不同区域的梯度分布,在最大后验概率框架下建立自适应梯度稀疏模型,然后采用变量分裂交替优化算法来求解模型中的最小化问题。在GGD参数估计中,先对模糊图像进行预处理,并将预处理后的图像分成纹理区和平滑区,仅对纹理区采用全局收敛算法进行GGD参数估计,而对平滑区设置固定参数值。结果 本文算法与近年来常用的去模糊去噪算法在不同类型的自然图像上进行了对比。实验结果表明,本文的参数估计法能精确地表达图像局部纹理变化,当在低噪声（加1%噪声）,分别加入模糊核1和2的条件下,经本文算法去除模糊和噪声后的图像相较对比算法能分别提高信噪比值0.042.96 dB和0.143.19 dB;在高噪声（加4%噪声）不同模糊核下,能分别提高0.194.50 dB和0.203.63 dB,同时本文算法相比2017年Pan等人提出的算法（加2%噪声）能提升0.150.36 dB。此外,本文算法在主观视觉上能获得更清晰的纹理和边缘结构信息。结论 本文算法在主客观评价上都表现出了良好的去模糊性能,可应用在自然图像和低照明图像等的去模糊领域。     

混合特性正则化约束的运动模糊盲复原

目的 为了提高运动模糊图像盲复原清晰度,提出一种混合特性正则化约束的运动模糊盲复原算法。方法 首先利用基于局部加权全变差的结构提取算法提取显著边缘,降低了噪声对边缘提取的影响。然后改进模糊核模型的平滑与保真正则项,在保证精确估计的同时,增强了模糊核的抗噪性能。最后改进梯度拟合策略,并加入保边正则项,使图像梯度更加符合重尾分布特性,且保证了边缘细节。结果 本文通过两组实验验证改进模型与所提算法的优越性。实验1以模拟运动模糊图像作为实验对象,通过对比分析5种组合步骤算法的复原效果,验证了本文改进模糊核模型与改进复原图像模型的鲁棒性较强。实验结果表明,本文改进模型复原图像的边缘细节更加清晰自然,评价指标明显提升。实验2以小型无人机真实运动模糊图像为实验对象,通过与传统算法进行对比,对比分析了所提算法的鲁棒性与实用性。实验结果表明,本文算法复原图像的标准差提升约11.4%,平均梯度提升约30.1%,信息熵提升约2.2%,且具有较好的主观视觉效果。结论 针对运动模糊图像盲复原,通过理论分析和实验验证,说明了本文改进模型的优越性,所提算法的复原效果较好。     

基于图像分解和相对全变分的图像平滑

图像平滑旨在去除图像中纹理细节信息的同时保留重要的结构边缘,因此如何正确区分二者成了图像平滑的关键。梯度作为计算图像变化速度的重要指标是区分结构边缘和纹理细节的有效度量,但不同图像以及同一图像不同区域中的纹理和边缘的梯度差异并非固定不变的。为了能够有效识别结构边缘和纹理细节,提出了基于图像分解和相对全变分的图像平滑方法。为了扩大结构边缘和纹理细节之间的差异,实现在尽可能不改变结构边缘的前提下降低纹理细节的梯度,以多方向的梯度为约束对图像进行分解,提取图像的平滑成分。在特定尺度下,基于图像的区域结构差异,采用相对全变分方法,在保留结构边缘的同时去除该尺度下的纹理细节。通过迭代优化,不断调整图像区域尺度,实现对不同尺度纹理细节的逐步去除。与现有算法相比,新方法在有效地去除纹理细节和完整地保留结构边缘方面都具有较好的视觉效果。     

双边滤波与暗通道结合的图像保边去雾算法

目的 图像去雾领域越来重视去雾过程中对图像边缘细节的恢复和保护,针对现有主流的基于模型的有雾图像复原算法,基本都是对介质透射率进行直接求解,即先预估透射率,再细化抠图,运算量很大的问题,提出利用双边滤波方式进行介质透射率的间接求解,用以简化去雾算法时间复杂度。方法 利用双边滤波方式对介质透射率的求解,是先估算出较精确的大气散射函数及大气光值,然后间接求出透射率,其避免了采用软件抠图的方式对介质透射率进行细化的过程,提高了算法的时效性。结果 选取两组户外有雾图像进行实验,并从得出的透射率图、复原效果及运算时间进行了对比分析。本文算法能得到较为清晰的透射率分布图,并且改善了预估透射率图中的块状现象;本文算法对透射率细化的同时,还起到了平滑图像边缘的效果;耗时方面,本文算法对大小为608×456像素的图像恢复耗时为1.803 s。结论 本文算法对有雾图像进行全局清晰化处理的同时,重点恢复有雾图像的局部细节,复原结果能更好地保持图像边缘的效果,更适合运用到基于图像检测类的系统中去。     

空间约束层次加权Gamma混合模型的SAR图像分割

目的 合成孔径雷达（SAR）图像中像素强度统计分布呈现出复杂的特性,而传统混合模型难以建模非对称、重尾或多峰等特性的分布。为了准确建模SAR图像统计分布并得到高精度分割结果,本文提出一种利用空间约束层次加权Gamma混合模型（HWGaMM）的SAR图像分割算法。方法 采用Gamma分布的加权和定义混合组份;考虑到同质区域内像素强度的差异性和异质区域间像素强度的相似性,采用混合组份加权和定义HWGaMM结构。采用马尔可夫随机场（MRF）建模像素空间位置关系,利用中心像素及其邻域像素的后验概率定义混合权重以将像素邻域关系引入HWGaMM,构建空间约束HWGaMM,以降低SAR图像内固有斑点噪声的影响。提出算法结合M-H（Metropolis-Hastings）和期望最大化算法（EM）求解模型参数,以实现快速SAR图像分割。该求解方法避免了M-H算法效率低的缺陷,同时克服了EM算法难以求解Gamma分布中形状参数的问题。结果 采用3种传统混合模型分割算法作为对比算法进行分割实验。拟合直方图结果表明本文算法具有准确建模复杂统计分布的能力。在分割精度上,本文算法比基于高斯混合模型（GMM）、Gamma分布和Gamma混合模型（GaMM）分割算法分别提高33%,29%和9%。在分割时间上,本文算法虽然比GMM算法多64 s,但与基于Gamma分布和GaMM算法相比较分别快600 s和420 s。因此,本文算法比传统M-H算法的分割效率有很大的提高。结论 提出一种空间约束HWGaMM的SAR图像分割算法,实验结果表明提出的HWGaMM算法具有准确建模复杂统计分布的能力,且具有较高的精度和效率。     

各向异性四阶偏微分方程耦合二阶偏微分方程的图像放大

针对增强图像中的弱边缘、细节纹理和消除二阶偏微分方程在图像平滑部分的阶梯效应问题,提出一种各向异性四阶偏微分方程耦合二阶偏微分方程的图像放大算法。算法通过像素的局部方差自适应约束阈值,实现图像中不同结构的各向异性四阶扩散,增强弱边缘和细节纹理,去除平滑部分阶梯效应,同时耦合改进的总变差方法和受梯度约束的冲激滤波器对边缘进行增强,放大算法采用双正交映射实现图像退化模型的约束。仿真实验证明该算法能够很好地增强边缘、细节和纹理,去除阶梯效应。与其他二阶偏微分方程放大算法比较,算法具有较好的主观视觉效果,算法放大图像的峰值信噪比(PSNR)和平均结构相似性测度(MSSIM)也高于其他二阶偏微分方程算法,其中平滑部分较多图像的PSNR比基于改进的总变差放大算法提高1 dB左右,细节纹理较多的图像提高0.5 dB以上。该算法的放大图像更加自然,弱边缘和细节能够得到分辨率增强。     

视觉显著性驱动的全景渲染图非局部降噪

目的 传统降噪方法通常忽视人眼感知因素,对不同区域的图像块都进行同等处理。当使用传统降噪算法对全景画面滤波处理时,全景画面两极区域容易产生模糊问题,尤其是通过视口观察时,该问题更加明显。针对此问题,提出一种视觉显著性驱动的蒙特卡洛渲染生成全景图非局部均值（visual saliency driven non-local means,VSD-NLM）滤波降噪算法。方法 在VSD-NLM算法中首先使用全景图显著区域检测算法获取全景画面的显著区域;然后使用梯度幅值相似性偏差辅助的非局部均值（gradient magnitude similarity deviation assisted non-local means,GMSDA-NLM）滤波算法,降低显著区域的噪声;同时设计并行非局部均值（parallel non-local means,P-NLM）滤波算法,加快降噪处理速度,降低非显著区域噪声;最后利用改进的Canny算法提取梯度特征,同时结合各向异性扩散引导滤波来优化降噪结果。结果 采用结构相似度（structural similarity,SSIM）和FLIP作为评价指标,来对比VSDNLM算法与非局部均值滤波算法、多特征非局部均值滤波算法以及渐进式去噪算法等其他算法的性能。实验结果表明,VSD-NLM算法的降噪结果在客观评价指标上均优于对比算法,SSIM值比其他算法平均提高14.7%,FLIP值比其他算法平均降低15.2%。在视觉效果方面,VSD-NLM算法能够减轻全景画面模糊,提升视觉感知质量。本文对GMSDA-NLM和P-NLM算法的有效性进行了实验验证,相较于非局部均值滤波算法,GMSDA-NLM算法能够有效去除噪声并保持图像细节的完整性。P-NLM算法在运行速度方面相较对比算法平均提高约6倍,与串行算法生成的图像之间的SSIM值可达到0.996。结论 本文算法能够更好地用于全景图降噪,滤波效果更佳,对全景电影制作应用有重要的理论和实际意义。     

改进的曲率滤波强噪声图像去噪方法

目的 医学影像获取和视频监控过程中会出现一些恶劣环境,导致图像有许多强噪声斑点,质量较差。在处理强噪声图像时,传统的基于变分模型的算法,因需要计算高阶偏微分方程,计算复杂且收敛较慢;而隐式使用图像曲率信息的曲率滤波模型,在处理强噪声图像时,又存在去噪不完全的缺陷。为了克服这些缺陷,在保持图像边缘和细节特征的同时去除图像的强噪声,实现快速去噪,提出了一种改进的曲率滤波算法。方法 本文算法在隐式计算曲率时,通过半窗三角切平面和最小三角切平面的组合,用投影算子代替传统曲率滤波的最小三角切平面投影算子,并根据强噪声图像存在强噪声斑点的特征,修正正则能量函数,增添局部方差的正则能量,使得正则项的约束更加合理,提高了算法的去噪性能,从而达到增强去噪能力和保护图像边缘与细节的目的。结果 针对多种不同强度的混合噪声图像对本文算法性能进行测试,并与传统的基于变分法的去噪算法（ROF）和曲率滤波去噪等算法进行去噪效果对比,同时使用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）作为滤波算法性能的客观评价指标。本文算法在对强噪声图像去噪处理时,能够有效地保持图像的边缘和细节特征,具备较好的PSNR和SSIM,在PSNR上比ROF模型和曲率滤波算法分别平均提高1.67 dB和2.93 dB,SSIM分别平均提高0.29和0.26。由于采用了隐式计算图像曲率,算法的处理速度与曲率滤波算法相近。结论 根据强噪声图像噪声特征对曲率滤波算法进行优化,改进投影算子和能量函数正则项,使得曲率滤波算法能够更好地适用于强噪声图像,实验结果表明,该方法与传统的变分法相比,对强噪声图像去噪效果显著。     

融合边缘保持与改进代价聚合的立体匹配算法

目的 立体匹配是计算机双目视觉的重要研究方向,主要分为全局匹配算法与局部匹配算法两类。传统的局部立体匹配算法计算复杂度低,可以满足实时性的需要,但是未能充分利用图像的边缘纹理信息,因此在非遮挡、视差不连续区域的匹配精度欠佳。为此,提出了融合边缘保持与改进代价聚合的立体匹配。方法 首先利用图像的边缘空间信息构建权重矩阵,与灰度差绝对值和梯度代价进行加权融合,形成新的代价计算方式,同时将边缘区域像素点的权重信息与引导滤波的正则化项相结合,并在多分辨率尺度的框架下进行代价聚合。所得结果经过视差计算,得到初始视差图,再通过左右一致性检测、加权中值滤波等视差优化步骤获得最终的视差图。结果 在Middlebury立体匹配平台上进行实验,结果表明,融合边缘权重信息对边缘处像素点的代价量进行了更加有效地区分,能够提升算法在各区域的匹配精度。其中,未加入视差优化步骤的21组扩展图像对的平均误匹配率较改进前减少3.48%,峰值信噪比提升3.57 dB,在标准4幅图中venus上经过视差优化后非遮挡区域的误匹配率仅为0.18%。结论 融合边缘保持的多尺度立体匹配算法有效提升了图像在边缘纹理处的匹配精度,进一步降低了非遮挡区域与视差不连续区域的误匹配率。     

基于辐照度的运动模糊图像去模糊

目的 已有的图像运动去模糊研究没有考虑模糊实际上发生在辐照度图像中的问题,也缺少自动检测成块饱和像素的方法。针对这两个问题,提出基于辐照度的运动模糊图像去模糊方法。方法 提出能量累积形成模糊的运动过程与摄像机响应函数相结合的摄像机响应函数求解方法,以及基于块的饱和像素自动检测算法并在此基础上,对辐照度图去除运动模糊和亮度还原,实现清晰原图恢复。结果 对单幅图像的定性去模糊取得了比直接去模糊等前人方法更小的振铃,较好的噪声抑制和清晰图像还原效果;采用信噪比的定量对比也取得较前人方法更高的数值。结论 基于辐照度的方法对图像运动去模糊效率有提升作用。     

基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性（或梯度信息）检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程（PDE）的图像降噪算法相比,该算法将信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）提高至16.602480dB和31.284672dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。     

面向纹理平滑的方向性滤波尺度预测模型

目的 传统图像处理的纹理滤波方法难以区分梯度较强的纹理与物体的结构,而深度学习方法使用的训练集生成方式不够合理,且模型表示方式比较粗糙,为此本文设计了一种面向纹理平滑的方向性滤波尺度预测模型,并生成了含有标签的新的纹理滤波数据集。方法 在现有结构图像中逐连通区域填充多种纹理图,生成有利于模型训练的纹理滤波数据集。设计了方向性滤波尺度预测模型,该模型包含尺度感知子网络和图像平滑子网络。前者预测得到的滤波尺度图不但体现了该像素与周围像素是否为同一纹理,而且还隐含了该像素是否为结构像素的信息。后者以滤波尺度图和原图的堆叠作为输入,凭借少量的卷积层快速得出纹理滤波的结果。结果 在本文的纹理滤波数据集上与7个算法进行比较,峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)与结构相似度(structural similarity, SSIM)分别高于第2名2.79 dB、0.0133,均方误差(mean squared error, MSE)低于第2名6.863 8,运算速度快于第2名0.002 s。在其他数据集上的实验对比也显示出本文算法更好地保持结构与平滑纹理。通过...     

两阶段多层感知的随机脉冲噪声比例预测

目的 基于卷积神经网络（CNN）在图块级上实现的随机脉冲噪声（RVIN）降噪算法在执行效率方面较经典的逐像素点开关型降噪算法有显著优势,但降噪效果如何取决于能否对降噪图像受噪声干扰程度（噪声比例值）进行准确估计。为此,提出一种基于多层感知网络的两阶段噪声比例预测算法,达到自适应调用CNN预训练降噪模型获得最佳去噪效果的目的。方法 首先,对大量无噪声图像添加不同噪声比例的RVIN噪声构成噪声图像集合;其次,基于视觉码本（visual codebook）采用软分配（soft-assignment）编码法提取并筛选若干能反映噪声图像受随机脉冲噪声干扰程度的特征值构成特征矢量;再次,将从噪声图像上提取的特征矢量及对应的噪声比例分别作为多层感知网络的输入和输出训练噪声比例预测模型,实现从特征矢量到噪声比例值的映射（预测）;最后,采用粗精相结合的两阶段实现策略进一步提高RVIN噪声比例的预测准确性。结果 针对不同RVIN噪声比例的失真图像,从预测准确性、实际降噪效果和执行效率3个方面验证提出算法的性能和实用性。实验数据表明,本文算法在大多数噪声比例下的预测误差小于2%,降噪效果（PSNR指标）较其他主流降噪算法高24 dB,处理一幅大小为512×512像素的图像仅需3 s左右。结论 本文提出的RVIN噪声比例预测算法在各个噪声比例下具有鲁棒的预测准确性,在降噪效果和执行效率两个方面较经典的开关型RVIN降噪算法有显著提升,更具实用价值。     

亮度—梯度联合约束的车牌图像超分辨率重建

目的 受成像距离、光照条件、动态模糊等因素影响,监控系统拍摄的车牌图像往往并不具备较高的可辨识度。为改善成像质量,提升对车牌的识别能力,提出一种基于亮度与梯度联合约束的车牌图像超分辨率重建方法。方法 首先充分结合亮度约束和梯度约束的优势,实现对运动位移和模糊函数的精确估计;为抑制重建图像中的噪声与伪影,基于车牌图像的文字化特征,进一步确定了亮度与梯度联合约束的图像先验模型。结果 为验证该方法的有效性,利用监控系统获得4组车牌图像,分别进行模拟和真实的超分辨率重建实验。在模拟实验中将联合约束图像先验重建结果与拉普拉斯、Huber-Markov（HMRF）以及总变分（TV）先验的处理结果进行对比,联合约束先验对车牌纹理信息的恢复效果优于其他3种常见图像先验;同时,在模拟和真实实验中,将本文算法与双三次插值、传统最大后验概率、非线性扩散正则化和自适应范数正则化方法的超分辨率重建结果进行比较,模拟实验的结果表明,在不添加噪声情况下,该算法峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标分别为35.326 dB和0.958,优于其他4种算法;该算法在真实实验中,能够有效增强车牌图像纹理信息,获得较优的视觉效果,通过对重建车牌图像的字符识别精度比较,本文算法重建结果的识别精度远高于其他3种算法,平均字符差距为1.3。结论 模拟和真实图像序列的实验结果证明,基于亮度—梯度联合约束的超分辨率重建方法,能够降低运动和模糊等参数的估计误差,有效减少图像中存在的模糊和噪声,提高车牌的识别精度。该算法广泛适用于因光照变化、相对运动等因素影响下的低质量车牌图像超分辨率重建。     

自适应残差图像的分数阶全变分去噪算法

目的 全变分（TV）去噪模型具有较好的去噪效果,但对于图像的弱边缘和纹理细节的保持不够理想。自适应分数阶全变分（AFTV）模型根据图像局部信息,区分图像的纹理区域和非纹理区域,自适应计算投影算法中的软阈值,可较好地保持图像的弱边缘和纹理细节,但该方法当噪声增大时“阶梯”效应比较明显,弱边缘和纹理细节保持效果不够理想。针对该问题,提出一种改进的分数阶全变分去噪算法。方法 该算法在计算残差图像时,用分数阶全变分模型替代整数一阶全变分模型,并根据较精确的残差图像的局部方差区分图像纹理区域和平坦区域,使保真项参数的自适应选取更加合理,提高了算法的去噪性能。结果 针对3种不同类型的噪声图像,将本文模型与TV模型和AFTV模型进行对比实验,并采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）评定去噪效果和纹理保持能力。对于高斯噪声图像,本文算法在PSNR方面比TV模型和AFTV模型分别可平均提高2.72 dB和1.38 dB,SSIM分别可平均提高0.047和0.020。对于椒盐噪声图像,本文算法结合中值滤波算法在PSNR和SSIM方面比传统中值滤波算法分别可平均提高1.308 dB和0.011。对于泊松噪声图像,本文算法在PSNR、SSIM方面与AFTV较接近,比TV分别可提高1.59 dB和0.005。结论 通过对添加不同类型的噪声图像进行实验,结果表明提出的算法在去噪性能上与TV和AFTV相比均有较大提高,尤其对于噪声较大的图像效果更为显著,在去噪效率上与AFTV的时间复杂度相当,时耗接近略有降低。且本文算法普适性较好,能有效去除多种典型类型的噪声。     

采用积分图块间距离检测图像边缘

目的 边缘是图像的重要特征之一,是后续测量、基于形状配准的基础,为了更好地获得图像中的边缘信息,提出一种利用积分图块间距离检测图像边缘的方法。方法 首先,分析欧氏距离图理论,给出采用局部区块内和距离的方式检测图像边缘的方法。其次,提出采用积分图完成高斯模板块内求和算法,并利用这种方法加速完成了图像块内像素求和,以此提高算法的执行速度。最后,给出了本文算法的执行流程。结果 以人工标注模拟图像的边缘为标准,采用本文方法得到的边缘检测结果重叠率高于97%,Canny算法的重叠率为80%、高斯曼哈顿距离与欧式距离算法的重叠率分别低于63%和28%。从真实图像实验结果上看,随着图像尺寸的增加,Canny与本文方法的执行时间均略有增加,但幅度不大,在处理1024×768的图像时分别耗时1.7 s与4.6 s。由于本文方法增加了积分图及块内和的求解,因此耗时略高于Canny方法。综上,采用本文方法获得的边缘检测结果不仅具备较高的重叠率,而且执行时间较少,其执行速度不会随图像尺寸的增加而大幅度降低。结论 由实验结果可见,本文提出的图像边缘检测方法具备较高的准确性与实用性。由于本文方法具备较高的执行速度,因此适用于所有以边缘检测结果为基础的后期图像处理技术,包括对于实时性要求较高的视频流边缘检测与分析。