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.     

基于高斯型点扩展函数的红外图像热源复原

为了复原红外图像的热源,采用高斯点扩展函数的方法来增强热源的清晰度和对比度。首先,确定热源图像的高斯点扩展函数,建立其退化模型;然后,采用维纳滤波的方法复原红外图像中的热源,对复原图像通过YIQ变换来复原其温度场彩色信息;最后,通过边缘锐度和标准差评价分析热源复原的质量,并与盲复原算法对比。结果表明,边缘锐度边缘锐度和标准差分别提高了0.502%和0.124%。基于高斯型点扩展函数的方法对红外图像的热源复原具有明显的效果。     

基于旋转阵列的多帧合成孔径图像复原

针对光学合成孔径成像系统的调制传递函数 (MTF)在中-低频段的衰减以及造成的合成图像降质问题,以6孔径Y型 阵列 为例,提出子孔径阵列旋转成像以获取包含互补信息的多帧图像;通过截止频率与中频能量 比确定旋转角度,并 利用多帧迭代盲解卷积算法进行图像复原。实验表明,与现有的代表性工作相比,本文方法 对于Y型阵列的合成孔径图像有较好的复原效果和重建的准确性。     

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.     

任意方向匀速直线运动模糊的点扩展函数估计

在运动图像复原中,建立图像退化模型的关键是找到准确的点扩展函数(PSF)。提出了一种基于单幅图像的、改进的任意方向匀速直线运动模糊PSF的估计方法。利用基于图像频谱亮线灰度特征的方向鉴别方法鉴别模糊图像的模糊方向,利用微分自相关的方法对模糊图像的模糊尺寸进行计算,通过计算模糊图像沿二维直线运动方向不同距离的重叠度,来计算得到相应的PSF。通过开展仿真分析和成像实验,演示了PSF估计和图像复原过程。通过采用图像质量评价函数,将图像复原结果与现有算法进行对比,验证了所提出方法的有效性。     

Semi-Blind Sparse Image Reconstruction With Application to MRFM

We propose a solution to the image deconvolution problem where the convolution kernel or point spread function (PSF) is assumed to be only partially known. Small perturbations generated from the model are exploited to produce a few principal components explaining the PSF uncertainty in a high-dimensional space. Unlike recent developments on blind deconvolution of natural images, we assume the image is sparse in the pixel basis, a natural sparsity arising in magnetic resonance force microscopy (MRFM). Our approach adopts a Bayesian Metropolis-within-Gibbs sampling framework. The performance of our Bayesian semi-blind algorithm for sparse images is superior to previously proposed semi-blind algorithms such as the alternating minimization algorithm and blind algorithms developed for natural images. We illustrate our myopic algorithm on real MRFM tobacco virus data.     

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.     

气动光学效应图像恢复IBD算法研究

采用迭代盲目反卷积进行气动光学效应图像恢复研究,编制了相应的计算程序,获得了恢复图像和相应的气动光学效应降质过程的点扩散函数,同时讨论了共轭梯度CG算法在盲目反卷积图像恢复计算过程中的收敛性,并提出算法策略。     

水下激光成像系统的MTF分析

讨论了用调制传递函数(MTF)表征水下激光成像质量特性及其影响因素的量值关系,给出了计算该系统MTF的理论近似公式,得出了MTF与空间角频率、目标距离及接收视场角的关系,结果表明采用窄视场的同步扫描技术能有效地提高系统的成像质量。     

水下激光成像分辨率影响因素的理论分析

讨论了用调制传递函数（ＭＴＦ）表征水下激光成像质量特性及其影响因素的量值关系，给出了计算该系统ＭＴＦ的理论近似公式，得出了ＭＴＦ与激光束光斑的大小，目标的距离，接收视场角及光功率的数量关系，结果表明准直光斑的减少和采用窄视场的扫描技术能有效地提高成像的分辨率。     

基于盲解卷积的红外烟幕干扰图像去噪方法

介绍了多频谱红外烟幕弹爆炸后,红外热像仪所采集图像产生噪声的原因及噪声模型;并根据烟幕干扰退化图像噪声的点扩展函数难以准确描述的特性,应用频域迭代盲解卷积算法进行红外图像去噪,根据算法原理并结合烟幕干扰图像的噪声特点,对算法进行了适当的改进。实验证明,该方法去噪效果明显,有效地克服了维纳滤波等传统图像去噪方法使图像变模糊的现象,并使烟幕干扰图像的有效区域得到增强。     

调制传递函数在遥感图像复原中的应用

针对空间推扫型全色TDICCD 相机在获取、传输和存储图像的过程中引入模糊和噪声导致图像质量下降的问题,提出了一种基于调制传递函数（MTF）的。感图像复原方法。文中的复原方法是通过图像的MTF 恢复出点扩展函数（PSF）,并将其作为退化函数进行图像复原。通过在MTF 提取前对局部图像用同态滤波算法进行增强处理,加强MTF 提取的抗噪声能力,并使用二次复原的方法避免直接加入增强滤波器导致的MTF 误差。使用均值、对比度及边缘强度等指标对。感图像复原结果进行评价。实验结果表明:复原后图像灰度均值提高45%,平均梯度和边缘强度分别是复原前的3.5和1.75 倍,各项评价指标均优于原始图像,并且MTF 所包含面积MTFA 明显增加,该图像复原算法对提高空间TDICCD 相机图像质量有一定的参考意义。     

Total variation blind deconvolution

We present a blind deconvolution algorithm based on the total variational (TV) minimization method proposed by Acar and Vogel (1994). The motivation for regularizing with the TV norm is that it is extremely effective for recovering edges of images as well as some blurring functions, e.g., motion blur and out-of-focus blur. An alternating minimization (AM) implicit iterative scheme is devised to recover the image and simultaneously identify the point spread function (PSF). Numerical results indicate that the iterative scheme is quite robust, converges very fast (especially for discontinuous blur), and both the image and the PSF can be recovered under the presence of high noise level. Finally, we remark that PSFs without sharp edges, e.g., Gaussian blur, can also be identified through the TV approach.     

A regularization approach to joint blur identification and imagerestoration

The primary difficulty with blind image restoration, or joint blur identification and image restoration, is insufficient information. This calls for proper incorporation of a priori knowledge about the image and the point-spread function (PSF). A well-known space-adaptive regularization method for image restoration is extended to address this problem. This new method effectively utilizes, among others, the piecewise smoothness of both the image and the PSF. It attempts to minimize a cost function consisting of a restoration error measure and two regularization terms (one for the image and the other for the blur) subject to other hard constraints. A scale problem inherent to the cost function is identified, which, if not properly treated, may hinder the minimization/blind restoration process. Alternating minimization is proposed to solve this problem so that algorithmic efficiency as well as simplicity is significantly increased. Two implementations of alternating minimization based on steepest descent and conjugate gradient methods are presented. Good performance is observed with numerically and photographically blurred images, even though no stringent assumptions about the structure of the underlying blur operator is made.     

基于立方型相位板调制的波前编码图像恢复

针对立方型相位板对光瞳调制具有非旋转对称性及实际相位板方位测试困难从而导致实际波前编码系统后续图像不能准确恢复的问题,提出了以灰度梯度向量模方和为判据的等增量旋转调整点扩散函数(PSF)的维纳滤波方法。对于手持式裂缝检测波前编码系统的图像恢复,以ZEMAX软件设计得到的PSF为基础,根据立方型相位板PSF的旋转性质,进行旋转增量修正,并使用循环边界的方法消除截断振铃效应,来提高图像恢复的质量。实验表明,改进算法可以有效地修正系统的PSF,对波前编码实际系统图像的恢复有很好的适用性。     

单帧振动模糊图像的快速恢复算法

振动退化图像的恢复算法面临的主要问题是在比较宽松的约束条件下对模糊图像的快速恢复。在对国内外的振动模糊图像恢复算法进行充分研究的前提下,提出一种快速有效的算法。首先应用伪白化叠加的方法得到与点扩展函数对应的调制传递函数,然后根据最小相位的理论,解线性方程组得到点扩展函数。在较少的约束条件下避免了传统算法循环迭代计算复杂、费时等缺点,实验结果表明,恢复效果较好,抗噪声能力强。     

高速运动目标的运动模糊图像复原研究

对单一图像进行运动模糊复原,存在模糊点扩散函数（PSF）难以估计以及图像反卷积的病态性问题。利用多个PSF具有联合可逆性的特点,针对运动目标观测,提出采用参数相同的多个成像设备共同对同一视场进行拍摄,来获取背景相同、曝光时间不同、目标模糊程度不同的观测图像;然后利用同一设备获取的序列图像进行目标的模糊PSF估计;并根据目标背景的运动模糊叠加特征,分别从观测图像中提取出完整的模糊目标图像;最后,对这些具有不同PSF的同一目标图像进行空间域迭代复原算式的联立求解。实验表明:该方法设计的目标获取装置对硬件条件要求较低,获取的图像更便于采用多点扩散函数联合进行图像复原,复原效果良好。     

基于迭代滤波盲复原算法的水下图像噪声去除

摘要：图像复原的目的是从观测到的退化图像重建原始图像,维纳滤波与约束去卷积滤波是比较常采用的复原方法。在未知降质函数的情况下,直接运用维纳滤波和约束去卷积滤波有一定困难。针对此提出以维纳滤波与约束去卷积滤波为模型的迭代滤波盲复原算法对水下图像进行去噪。实验证明,该方法获得了比较理想的复原效果。     

基于位平面分解方法的运动模糊图像PSF参数辨识

在基于匀速直线运动的运动模糊图像的复原中,点扩散函数(PSF)的两个参数(运动模糊角度和运动模糊尺度)的估计是研究的重点.为了能够准确地估计出PSF的模糊角度,提出了在一种新的改进倒频谱域中采用位平面分解提取和Radon变换相结合的方法.并在已知运动模糊角度的基础上再对模糊图像采用差分自相关处理,得到运动模糊尺度.将上述整个算法用Matlab进行仿真实验.实验结果表明:该算法在获取运动模糊参数的效率和准确度方面较现有文献的同类算法有所提高,得到的复原图像也更加清晰.