利用拉氏算子鉴别散焦模糊图像点扩散函数

对于散焦模糊图像,通常把其散焦点扩散函数近似为圆柱形函数。若能有效地从模糊图像中鉴别出该圆柱形的半径,则等价于求出了散焦模糊点扩散函数。利用拉氏算子对散焦模糊图像进行无方向性的二阶微分,然后求微分图像的自相关,则三维显示的自相关图像上会出现一个环形槽。环形槽由数值为负的一系列相关峰连成,槽底住置连成鉴别 别圆。该鉴别圆以零频尖峰为圆心,直径等于作为散焦点扩散函数的圆柱形直径的两倍。通过插值求和,得到一条鉴别曲线,可以直接鉴别出其直径。这一新的鉴别方法计算 量小,鉴别精度高,抗噪声能力较强。     

运动模糊图像点扩散函数参数识别的新方法

为了估计任意大小运动模糊图像点扩散函数,提出了真实方向、测量方向和列宽行高比的角度变换公式。在此基础上利用Radon变换最大值曲线检测峰值角度作为候选方向,剔除候选方向中Radon变换未出现规律性波谷的干扰方向后为待变换方向,再进行角度变换即为识别方向。取该方向上Radon变换向量,利用相邻波谷位置差剔除奇异值求均值的方法检测暗条纹间距,通过曲线拟合鉴定模糊尺度。仿真结果表明算法实时性好、精度高、抗干扰能力强。     

任意方向运动模糊图像的恢复

为了精确恢复任意方向直线运动产生的模糊图像 ,结合双线性插值与计算机图形学的知识 ,直接在其运动方向上设置空间域点扩展函数。通过对模糊图像的频谱分析 ,检测出其运动参数 ,使用投影恢复方法在空间域作图像恢复 ,取得了较好的效果 ,给出了详细的算法及实验结果。     

基于小波变换的运动模糊图像融合研究

由于拍摄目标和成像设备之间的相对运动,往往造成获取的图像模糊.为了消除运动模糊和提高图像恢复质量,利用双线性插值和方向微分算子,采用”先粗后细”的方法,即先从退化图像中粗略确定运动模糊方向范围,然后高精度确定其具体数值.这种方法具有计算量小,精度高,稳定性好,适用范围广的优点.由于模糊图像的像素点之间的高度相关性,采用差分和自相关技术精确确定模糊尺度.由运动模糊方向和模糊尺度构造点扩展函数,然后利用不同的滤波方法得到恢复图像,采用不同的图像融合方法对恢复图像进行融合实验.实验结果表明,基于小波变换的运动模糊图像的融合方法得到的融合图像取得了较好的客观评价和主观视觉效果,具有一定的实用价值.     

模糊图像点扩散函数的亚像素精度离散化方法

快速准确的点扩散函数(PSF)估计方法,是获取良好模糊图像复原效果的前提。针对散焦模糊和匀速运动模糊的PSF在以往离散化实现过程中的近似误差问题,提出一种结合退化模型几何性质和亚像素估计的离散化方法,定义了近邻像素点的距离相关权值分配原则,并以此进行亚像素精度的估计,从而实现了PSF的离散化。实验结果表明该方法的估计精度有很明显的提高,并在主观视觉质量和客观图像清晰度评价函数、峰值信噪比(PSNR)、改善信噪比(ISNR)方面均优于传统方法。     

图象模糊点扩散函数的求解

给出了一种求解图象模糊点扩散函数的实用方法,成像系统在远处和近处对同一景物所成的两幅图象,远处像 处像模糊,图象模糊点扩散函数描述了从远外像中求解远处像的转换关系,针对求解过程中的数学病态性,采用高斯函数约束枚举法进行正则化约束计算,实验表明,该方法具有抗噪声干扰能力强,运算速度快等优点。     

运动模糊图像PSF参数估计方法改进及图像复原

运动模糊图像复原的目的是改善运动图像质量,从而为图像处理任务提供高质量的清晰图像以保证算法能够准确获取图像信息,其中运动模糊图像的点扩散函数（PSF）求解是影响复原图像质量的关键步骤。针对现有运动模糊图像PSF参数估计方法中存在的估计误差大、有效估计范围有限等问题,在分析频谱图像特征的基础上,提出一种改进的PSF参数估计方法。通过图像增强处理和形态学变换去除频谱图像中的十字亮线和噪点干扰,获取形态合适的条纹图像以完成Radon变换检测。利用二值频谱图像的条纹特征自适应地控制形态学运算精度,从而保证算法的执行效率和鲁棒性。对条纹进行边缘测定,消除由条纹自身宽度导致的角度估计误差,以提高参数估计结果的精度。实验结果表明,该方法能够提高模糊参数估计的准确率和有效估计范围,由此构建的PSF能复原出更加清晰的重建图像,复原图像总体峰值信噪比不低于25 dB。     

红外运动模糊图像参数估计方法

在船舶上拍摄红外传感图像的过程中由于船舶的摇晃而导致的运动模糊,会降低图像的质量.根据运动模糊图像的特性,分析了运动模糊图像的退化模型与特性.首先对倒频谱进行了二值化,并运用Radon变换确定了点扩散函数的模糊角度,然后使用模糊尺度迭代与维纳滤波得到复原图像,再对其进行边缘检测,通过计算累计边缘数确定了模糊尺度.最后对不同模糊程度的图像计算参数并复原,实验结果表明了算法的有效性.     

一种改进的运动模糊图像参数准确估计方法

模糊角度(方向)和模糊长度是对运动模糊图像进行恢复处理的两个关键参数.针对通过运动模糊图像频谱图像的中心亮条纹获得模糊角度存在角度检测精度不高、角度检测范围受限制等缺陷,在分析Radon变换的数学原理和十字亮纹形成原因及其造成干扰的基础上,根据频谱图像的特点,提出采用模糊频谱图像的暗条纹获得运动模糊角度的方法:在获得频谱图像暗条纹的二值图像后,通过骨架化变换,缩小暗条纹宽度,再经过Radon变换获得模糊角度和模糊长度.实验结果表明,所提出的方法能避开频谱图像中十字亮线的干扰,提高模糊角度检测精度和稳定度,扩大角度检测范围,模糊角度的检测误差小于0.5$^\circ$,角度检测范围达$0^\circ \sim 180^\circ$,优于传统算法的效果     

基于点扩散函数的多聚焦图像融合方法

提出了一种新的基于点扩散函数的多聚焦图像融合算法,采用高斯函数对多聚焦图像进行多次卷积,通过与原近似误差图像的比较,得到聚焦清晰和模糊区域,采用形态学方法将其分割出来,并根据最大值融合规则对其进行了融合。试验结果表明,该算法可将图像分割成多个聚焦区域,边缘清晰、融合效果良好。     

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。     

一种运动模糊图像的复原法

被摄物与相机之间的相对运动往往会造成图像的运动模糊，给图像的识别带来不便。为了恢复这些模糊图像，文中提出了一种运动模糊图像的复原法。它利用了双线性插值及模糊方向上微分图像灰度值(绝对值)之和最小的方法来求出运动模糊的方向，其次运用传播波方程对任意方向上的匀速直线运动模糊进行恢复。将此方法应用于一个具体的实例当中，发现效果明显，由此可看出此方法是十分有效的。     

用于三维图像恢复的广义点扩展函数

采用传统的摄像系统点扩展函数恢复三维图像,往往不能得到满意的结果。文中提出一种新的概念－广义点扩展函数,取代传统的摄像系统点扩展函数,用于三维图像恢复。首先给出广义点扩展函数的定义,它等于物体和场景到摄像系统的点扩展函数与摄像系统的点扩展函数的券积。然后给出物体和场景到摄像系统的点扩展函数估计。最后还给出采用广义点扩展函数恢复三维图像的实验结果。实验结果表明,采用广义点扩展函数恢复三维图像,比采用     

基于模糊函数估计和变分泛函数优化的含噪声模糊图像复原算法

针对摄影图像中常见的噪声和模糊同时退化图像的问题,提出一种Radon变换估计模糊函数结合变分泛函优化的图像复原算法。算法首先利用方向滤波器对图像去噪,然后利用Radon变换以去除方向滤波在模糊函数估计中引起的偏差,再利用模糊函数通过去卷积操作去除模糊,最后在去模糊的基础上利用 L0梯度范数的变换泛函的优化算法,去除剩余噪声从而对图像进行复原。实验表明,该算法可以有效地恢复摄影图像中的场景。     

基于方向微分的运动模糊方向鉴别

在曝光的瞬间，造成图像模糊的被摄景物与相机的相对运动，虽可近似作为直线运动来处理，但模糊图像中的运动模糊方向未知。若能由模糊图像出发，估计出运动模糊方向，则可以通过图像旋转将运动模糊方向旋转到水平轴，这样图像恢复就可由2维问题转化为1维问题，这就大大降低了图像恢复的难度，并为图像恢复的并行计算创造了有利条件。为实现这一目的，将原图像看作是各向同性的一阶马尔科夫过程，提出了一种新的基于方向微分的运动模糊方向鉴别方法，该方法不仅可以高精度鉴别匀速运动、加速运动、振动等各种运动的模糊方向，而且具有鉴别范围大、鉴别精度高、稳定性好的优点。另外，为了具体实现这种鉴别，还给出了采用双线性插值或三次C样条插值进行方向鉴别的详细计算方法，其中双线性插值方法计算量小，但三次C样条插值方法的鉴别精度比双线性插值方法高，而且通过加权平均，还可进一步降低各种随机因素引起的鉴别误差，这不仅提高了鉴别精度，而且增强了运动模糊方向鉴别的稳定性，因此能够更加有效地进行方向鉴别。     

基于TVGA正则化的室内运动模糊图像恢复

针对室内环境下相机曝光时间长,被摄目标相对相机运动会产生图像模糊的问题,以室内服务移动机器人为研究背景,提出了一种基于Topkis-Veinott梯度法(TVGA)正则化运动的模糊图像恢复方法。此算法首先采用方向导数法估计出运动模糊方向,同时将图像运动模糊方向旋转至水平轴;然后采用自相关函数平均法确定运动模糊长度,并算出运动模糊点扩展函数(PSF);最后采用改进的TVGA最优化正则参数,进而恢复原始图像。与经典的Wiener法和两种正则化恢复方法进行的比较结果表明,用TVGA法正则化恢复的图像效果较好,不仅较接近原始图像,且易于实现。     

离焦模糊图像的盲复原算法

针对离焦模糊图像,提出了一种盲复原算法。该算法首先利用Hough变换检测出离焦图像中的直线边缘,然后基于图像的空域统计特性和修正的Grubbs检验法,定位出阶跃或近似阶跃直线边缘,在此基础上自适应计算出线扩散函数,最后利用线扩散函数求取离焦模糊半径,进而用Wiener滤波完成了图像的复原。实验结果表明,对真实的离焦模糊图像,该算法能够准确地检测和定位出阶跃或近似阶跃边缘,提高离焦模糊半径的鉴别精度和图像的复原效果,已在实际刑侦取证工作中获得较为成功的应用。     

基于Radon变换的运动模糊方向精确估计

在模糊图像复原技术中,运动模糊方向的估计有着极其重要的作用。它不仅可以作为模糊复原的一个重要参数,也可以作为估计模糊距离的重要参数。通过运动模糊方向,可以将图像复原转化到一维进行操作,使复原过程简化。因此,不管从整体上还是局部上运动模糊角度的精确估计,对图像恢复技术都有很重要的应用价值。本文提出一种基于频域特性利用Radon变换对模糊图像的模糊方向进行估计的改进方法。仿真实验证明了其估计结果的精确性。     

利用点扩展函数信息的变分图像去噪及增晰方法

基于偏微分方程(PDE)及变分法的图像去噪方法利用其数学特性得到了优于传统方法的结果,但很多模型只考虑了去噪的问题。通过对最小化凸能量函数模型引入点扩展函数信息,构造了具有去模糊效果的变分去噪模型,采用了Kacˇanov线性化方法进行求解,得到了更好的结果,实验结果及数据证明了模型的有效性。