运动模糊角度检测的两种改进方法

运动模糊图像复原的关键点在于模糊角度和模糊长度的获取,针对运动模糊图像频谱图中十字亮线影响模糊角度检测精度的问题,提出了两种改进方法。在Radon变换的基础上,通过对模糊图像频谱图进行非中心化和二次傅里叶变换细化条纹信息,来减小十字亮线对模糊角度检测精度的影响。对比实验表明,改进的两种方法能提高1°～3°的模糊角度检测精度。     

散斑运动模糊复原的直线电机动子位置检测

图像测量技术具有非接触性、抗干扰性等优点被越来越多地应用到双次级永磁直线电机动子位置检测中。针对图像采集过程中所产生的图像模糊问题,提出了一种精确辨识运动模糊参数的方法,实现了直线电机动子位置的精确测量。采用数字散斑图像作为原始拍摄面,通过相机获得包含动子位置信息的序列运动模糊图像。利用奇异值分解对运动模糊图像进行去噪重构预处理,降低噪声对运动模糊参数辨识精度的影响。求取预处理后图像的倒谱图,通过主成分分析找到倒谱图二值化后亮线的主矢量方向即为模糊方向;同时作出倒谱三维图,利用其负峰值中两个最小值坐标求出模糊长度。根据计算的模糊参数值复原模糊散斑图像,再利用图像亚像素测量方法获得动子位置。实验结果表明:本文算法的计算耗时比Radon算法缩短了5倍多,不同位移下的平均绝对误差仅为0.084 7mm,满足直线电机动子位置检测的实时性和高精度要求。     

匀速直线运动模糊图像的模糊参数鲁棒识别

针对摄像机成像时经常产生匀速直线运动模糊,导致图像退化的现象,提出了恢复图像涉及的精确辨识运动模糊尺度的方法.由于利用Radon变换可以精确地识别运动模糊方向,通过图像旋转可以将运动模糊的方向旋转到水平轴,因此,只对水平方向的运动模糊图像进行研究.对于不带噪声的运动模糊图像,对其进行Fourier变换转化到频率域,使用BP神经网络检测运动模糊尺度;BP神经网络的输入量为频谱图中央区域的幅度加和.对于带噪声的运动模糊图像,先对其进行双谱变换,再使用BP神经网络检测运动模糊尺度;双谱中每列的最大值为BP神经网络的输入量.最后通过仿真实验验证了本文方法的正确性和有效性.验证结果显示,当噪声图像的信噪比SNR≥23 dB时,本文方法的模糊参数辨识平均误差≤5％,优于传统的运动模糊参数辨识方法.     

快速运动模糊图像盲解卷积算法

针对快速运动形成的图像模糊,提出了一种运动模糊图像盲解卷积算法.首先,对被噪声污染的频谱图像进行脊波增强;然后,采用一种新的基于Radon变换的鲁棒算法来确定模糊核函数,该算法在小模糊长度和低信噪比的条件下仍能准确地估计模糊核参数;确定模糊核函数后,采用基于hyper-laplacian先验的快速非盲解卷积算法来恢复模糊图像.实验结果证明,与基于机器学习的R.Fergus的算法相比较,本文算法在获得相近效果的前提下,计算时间从近30 min下降到40 s左右.该算法对合成运动模糊图像和实际相机运动的自然模糊图像都具有较好的恢复效果.     

运动模糊图像点扩展函数的参数鉴别

为了更加准确地鉴别出运动模糊图像的点扩展函数参数,提出了一种在倒谱域鉴别模糊参数的方法。该方法通过对运动模糊图像的倒谱图实施灰度变换,运用Canny边缘检测精确提取出倒谱,进而计算出运动模糊的尺度;对倒谱实施RADON变换确定运动模糊的方向。对130幅不同模糊程度的计算机仿真图像和相机实拍的图像鉴别结果表明:该方法鉴别PSF参数准确,且具有较强的鲁棒性。使用鉴别出的PSF参数,运用维纳滤波对运动模糊图像进行了复原,复原结果也证实了本方法鉴别PSF参数的有效性和准确性。     

结合Bresenham直线算法的运动模糊方向判断方法

图像复原是一个以改善图像质量为目的,利用退化现象的某种先验知识尝试重建或恢复退化图像的学科领域。运动模糊图像的恢复就属于图像复原这个领域。在恢复模糊图像时,很多时候都是不知道退化模型或者退化信息的,这让恢复过程难以实现或得到的恢复效果不理想。对于模糊运动方向未知的匀速直线运动模糊图像,本文提出一种结合计算机图形学中Bresenham直线生成算法的运动角度估计方法。实验结果表明,这种方法判别模糊运动角度简单可行,判断比较准确,速度较快。     

运动模糊图像快速递推复原算法研究

在运动模糊图像恢复中,常用的方法都是基于滤波算法,这些方法计算比较复杂.针对图像模糊参数未知情况,对其频谱图采用Radon变换,然后分别基于MRT和IPM方法得到模糊方向和模糊尺度,最后采用基于Z变换的离散递推算法恢复出图像,得到了质量较高的恢复图像.     

基于光照补偿和模糊增强的煤粉区分割方法

针对回转窑烧结带火焰图像中煤粉射流混合区域(“黑把子”或“煤粉区”)存在光照不均和粉尘影响的问题,提出一种基于自适应光照补偿和模糊增强的煤粉区分割方法.首先利用图像的局部均值对图像亮度进行垂直方向自适应光照补偿,然后采用水平投影隶属度均值作为渡越点对应的模糊阈值,对煤粉区进行水平方向自适应模糊增强,最后用快速模糊C均值聚类分割黑把子区.实验结果表明,所提出的方法可有效克服窑内火焰图像的光照不均和图像模糊问题,快速完整地分割模糊图像中的黑把子区域,具有较强的鲁棒性.     

不完全重叠多分量线性调频信号参数估计

提出了一种对时域不完全重叠多分量线性调频信号进行到达时刻、终止时刻以及初始频率估计的方法.首先,通过对信号模糊函数进行Radon变换获得各分量的调频系数.然后用滤除单分量自项二次项的方法使信号成为普通的正弦信号.通过相关法估计该正弦信号的到达时刻和终止时刻,就可以获得其对应的线性调频分量的时间参数.同时,通过对该正弦信号频率估计,结合已获得的到达时刻参数,就可以实现对该线性调频分量初始频率的估计.理论分析和计算机模拟结果表明本方法切实可行.     

基于运动模糊图像的车载视觉测速方法

针对车载视觉系统随车体运动导致所获取场景图像的全局运动模糊,建立了车体运动速度与图像运动模糊尺度、成像设备参数间的数学模型.通过分析全局运动模糊图像的频谱特征,确定了频谱图像中暗条纹的方向、间距与运动参数之间的关系.在提取暗条纹边缘特征基础上,提出了两次Radon变换估计运动模糊方向和模糊尺度的算法.试验结果表明:算法对速度大于2.0m·min~(-1)的全局运动模糊参数估计具有良好的结果,试验测得的速度与平均速度相对误差在2%以内,验证了所提方法的可靠性和有效性.     

相关系数分析在模糊图像参数识别中的应用

介绍一种在图像频域应用相关系数分析方法来识别模糊参数的方法。该方法用一系列同一类型但不同参数的模糊模型来第二次模糊图像,然后在频域中分析两次模糊图像之间的相关系数。实验结果表明,这种方法既适合于散焦模糊模型也适合于运动模糊模型的参数识别,有一定的准确性和计算上的简便性。     

航空多重模糊图像的恢复

提出一种针对多重模糊图像的恢复算法,以解决航空成像中多重模糊同时作用时的图像恢复问题.对多重模糊的物理模型进行分析,通过分步去模糊对多重模糊图像进行恢复.对空间不变模糊的点扩散函数进行合并,减少多重模糊恢复过程的计算误差累计,通过一次解卷积运算实现多重空间不变模糊图像的恢复.对多重模糊图像在分步恢复过程中所产生的误差噪声进行分析,使用维纳滤波对阶段误差噪声进行抑制,使得恢复图像的峰值信噪比(PSNR)值提高7.76.实验结果表明基于点扩散函数合并的恢复方法能将多重模糊图像的PSNR值提高到28.09,有效地保障了图像的恢复质量.     

航空多重模糊图像恢复算法

提出一种针对多重模糊的图像恢复算法,解决航空成像中多重模糊同时作用时的图像恢复问题。对多重模糊的物理模型进行分析,通过分步去模糊对多重模糊图像进行恢复。对空间不变模糊的点扩散函数进行合并,减少多重模糊恢复过程的计算误差累计,通过一次解卷积运算实现多重空间不变模糊图像的恢复。对包含空间变换模糊的多重模糊在分步恢复过程中所产生的图像误差噪声进行分析,使用维纳滤波对阶段误差噪声进行抑制,使得恢复图像的PSNR值提高7.76dB。实验结果表明基于点扩散函数合并的恢复方法能将多重模糊图像的PSNR值提高到28.09,有效地保障了图像的恢复质量。     

基于运动模糊特征分割的空间移变降质复原

针对一类由动机座上的相机对运动目标拍摄得到的空间移变降质图像,提出基于像素运动模糊特征分割的图像复原方法。首先分析由于运动模糊的卷积作用,该类图像中的运动目标和背景产生相对位移,两者的像素发生叠加,发现若背景灰度均匀,则叠加区相邻像素灰度值的变化程度相似。根据该灰度变化特征检测运动模糊方向上的目标边缘,并结合canny算子检测平行于模糊方向的边缘,两部分边缘图像进行求或运算,然后利用形态学操作处理,从而分割得到完整的目标模糊图像。对该目标图像剔除叠加区的背景灰度信息,并补零扩充为完全卷积的模糊图像,最后利用反卷积复原算法去除模糊。实际复原结果证明,该方法能够有效地解决该类空间移变降质图像的复原问题。     

旋转运动模糊的实时恢复

提出了一种旋转运动模糊恢复算法,用来解决航空成像时旋转运动模糊的实时恢复问题.对旋转运动模糊这种具有异速像移的空间变化模糊进行了分析,并推导出旋转运动模糊的数学模型.用基于Bresenham画圆法的坐标转换方法将旋转圆弧上的空间变化模糊转变为常见的线性空间不变模糊,并使用一维维纳滤波对圆弧轨迹上的像素点进行模糊恢复.实验结果显示:本文算法在GPU处理平台下用3.31 ms即能恢复一帧1 024×1 024,8 bit旋转运动模糊图像,且极好地恢复了图像上的细节信息,恢复图像的峰值信噪比(PSNR)为28.76.算法的速度及效果表明本文所提出的算法具有较大的实用价值.     

双CMOS成像系统中运动模糊图像的复原

为获取高空间分辨率的清晰图像,设计了一种双CMOS成像系统.该系统的两片CMOS传感器可同时获取相同场景的图像.其中一片CMOS传感器获取高帧率、低空间分辨率的图像序列;另一片CMOS传感器获取低帧率、高空间分辨率的运动模糊图像.首先,通过光流法计算高帧率、低空间分辨率CMOS传感器获取图像序列的全局运动路径,在能量守恒和能量与积分时间成正比2个约束条件下估计运动模糊核初始值,通过贝叶斯准则交替迭代优化运动模糊核.最后,利用TV-L1方法从低帧率、高空间分辨率CMOS传感器获取的模糊图像中快速、有效地恢复出清晰图像.仿真和实验结果表明;有38％以上的仿真图像复原结果误差率小于2,且受噪声影响小,复原图像的振铃小.另外,能有效去除实拍图像的空间移不变运动模糊.     

抑制寄生波纹的红外图像降晰函数辨识算法

提出了一种针对军事目标红外模糊图像复原的降晰函数辨识算法。该算法根据气动光学效应形成湍流流场的机理建立相应的模型,将点扩展函数简化为可用参数描述的高斯函数形式;利用红外图像的边缘梯度变化特性提出边缘清晰度改善量,并作为降晰函数参数辨识的评价标准,清晰度改善量取最大值时对应的参数就是观测图像的最佳降晰函数参数;针对复原过程中可能出现的振铃效应,运用细节规整化思想衍生的加权空间复原算法,自适应地抑制寄生波纹的产生。实验验证表明,本文方法能有效地复原红外模糊图像,且对降晰函数的辨识准确率高,相对误差可以降低至4.5%左右。另外,抑制振铃寄生波纹效果良好。复原后图像在各项质量评价指标上都有很大提高,峰值信噪比提高量超过9.4dB,综合评价指数ImageQ提高了20以上。     

旋转运动模糊的实时恢复算法

提出一种旋转运动模糊恢复算法,解决航空成像时旋转运动模糊的实时恢复问题。对旋转运动模糊这种具有异速像移的空间变化模糊进行分析,推导出旋转运动模糊的数学模型。用基于Bresenham画圆法的坐标转换方法将旋转圆弧上的空间变化模糊转变为常见的线性空间不变模糊,并使用一维维纳滤波对原圆弧轨迹上的像素点进行模糊恢复。实验结果显示：本文算法在GPU处理平台下用3.31ms即能完成一帧1024x1024 8bit旋转运动模糊图像的恢复,实现图像的实时恢复处理;同时图像上的细节信息均能得到很好的恢复,恢复图像的PSNR为28.76。算法的效率及效果表明本文算法具有一定的实用价值。     

一种基于参考图频谱相关的模糊参数判别方法

对于模糊图像的复原,模糊模型参数判别的准确性是一关键,针对大尺度模糊图像有效细节信息的丢失,噪声等干扰对模型特征的减弱,以及实拍图像的频谱特征不明显等问题,提出了一种基于参考图像频谱相关性的模糊参数判别方法,将一幅清晰图像按照不同模糊参数进行模糊处理,并与待复原图的频谱进行相关性分析计算,以获得准确的模型参数。实验结果证明,该方法能够适应大尺度散焦模糊,具有较强的抗噪性并且适应实拍的散焦模糊图像复原。     

模糊图像边缘精确定位的滤波算法

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。实际应用中,光学系统离焦和图像传感器噪声源引起图像模糊,导致边缘自动定位算法无法精确确定边缘点。从边缘检测理论出发,根据噪声及图像模糊模型,提出了基于空间域和频域的滤波方法对模糊边缘图像去噪,从而消除模糊图像对于边缘定位的影响。实验表明,各种滤波方法对于边缘点的自动提取都具有一定的效果,离焦模糊和噪声可以得到有效抑制,尤其是频域低通滤波器能够精确地提取出模糊边缘位置。