基于FFT的迭代盲反卷积图像恢复算法研究

迭代盲反卷积方法是同时估计出清晰图像和点扩展函数。该文主要是实现一种基于快速傅立叶变换的迭代盲反卷积算法。     

基于卷积神经网络的视频图像失真检测及分类*

为了检测不同失真类型的视频图像,实现对失真视频图像的分类处理,本文提出一种基于卷积神经网络的视频图像失真检测及分类方法。首先,将视频图像分割成较小的图像块作为输入,然后利用卷积神经网络主动学习特征,引入正负例均衡化和自适应学习速率减缓过拟合和局部最小值问题,由softmax分类器预测图像块的失真类型,最后采用多数表决规则,得到视频图像的预测类别。采用仿真标准图像库(LIVE)和实际监控视频库对本文方法进行性能测试,前者的总体分类准确率达到92.22%,后者的总体分类准确率达到92.86%。整体的分类准确率均高于已有的其他三种算法。引入正负例均衡化和自适应学习速率后,CNN的分类准确率得到明显提升。实验结果表明本文方法能主动学习图像质量特征,提高失真视频图像分类检测的准确率,通用于任意失真类型的视频图像分类检测,具有较强的鲁棒性和实用性。     

复合的图像盲复原算法

当点扩展函数未知或不确知的情况下,从观察到的退化图像中恢复原始图像的过程称为图像盲复原。近年来,图像盲复原算法得到了广泛地研究。迭代盲解卷积在抑制噪声放大与保留图像边缘信息有很好的效果,但在不知道点扩展函数并有噪声的情况下并不能有效的去除噪声导致图像恢复效果很差。针对图像盲复原的特点,提出了一种复合算法,该算法有效地解决了迭代盲解卷积的去噪问题,最后通过实验验证了算法的可行性和有效性。     

基于上下文门卷积的盲图像修复

目前基于深度学习的图像修复方法已经取得较大地进展,其方法均是基于输入的掩模对图像的退化区域进行修复.基于此,提出了由掩模预测网络和图像修复网络组成的2阶段盲图像修复网络.整个修复过程无需输入掩模,掩模预测网络可以根据输入图像自动检测图像退化区域并生成掩模,图像修复网络根据预测掩模对输入图像的缺失部分进行修复.为了更好地...     

基于迭代计算的二值波形反卷积

传统的条码识别方法是通过二阶导数零交叉来定位条码边界。对于被光学系统点扩展函数严重模糊的高密度条码图像，这种方法的性能急剧下降。为了克服点扩展函数卷积造成的模糊，需要进行反卷积处理复原波形。反卷积问题的求解是一个病态问题。在条码波形二值的限定下，提出了一种基于迭代计算的反卷积算法。先将条码图像旋至水平；然后分析条码波形，进行系统辨识；最后根据点扩展函数，采用迭代的方法重建条码波形。实验结果表明算法具有优秀的性能，显著地提高了高密度条码的识别率。     

遥感影像反卷积复原处理

在遥感影像成像过程中,PSF是传感器和影像获取时刻的大气特性的共同作用结果,但是遥感影像中通常不具有明显的较理想点状结构来近似估计点扩展函数(PSF).本文讨论了一种基于遥感影像典型线状地物阶跃边界的PSF估计方法,并采用频域-小波域混合正则化ForWaRD算法对其进行复原处理.对SPOT及中巴资源卫星1号影像数据的实际处理结果表明,该方法能很好地改善影像质量,且计算量不大,具有较强的鲁棒性.     

一种具有双层信息损失优化结构的遥感图像检索方法*

当前主流的图像检索方法在处理遥感图像时不能针对遥感图像信息丰富、特征维度高的特点,并且通过传统的特征提取方法得到的图像特征表达能力弱、信息损失严重,因此不能取得较高精度的检索结果。针对上述问题,提出具有双层信息损失优化结构的哈希编码方法用于遥感图像检索。首先,将经过傅里叶变换滤波降噪处理后的遥感图像数据输入卷积网络（Convolutional Neural Network, CNN）,通过多层卷积得到表达图像的深层特征向量;然后利用K-means算法对图像特征聚类,再在每个聚类内寻找最优的哈希函数,进而得到图像对应的二进制哈希码。最后利用汉明距离对图像进行相似性比较,完成对图像数据的有效检索。实验结果表明,对比于其他算法,本文方法提高了检索的查准率,查全率以及平均检索精度,对于遥感图像有较好的适用性。     

基于卷积网络的帧率提升算法研究*

基于运动补偿的帧率提升算法是目前主要的帧率提升方法。为减小内插帧中的块效应、孔洞和遮挡问题,提高插值帧质量,本文提出一种基于卷积神经网络（convolutional neural network）的自学习帧率提升（frame rate up-conversion）方法。卷积神经网络用于利用两相邻帧预测待插值帧。在卷积神经网络的训练阶段,我们假设高帧率视频是存在的,网络参数由高帧率视频与低帧率视频训练而来。最后视频数据以低帧率视频加网络参数的形式传输,在接收端就可以利用卷积神经网络重建高帧率视频。实质上,我们这样做是通过增加视频发布者的负担以提供给视频接受者更多便利。对于视频点播网站来说,这是提升用户体验的重要因素。实验表明,我们的方案相对于传统的基于运动补偿的帧率提升算法,平均PSNR提升至少0.6 DB,取得较大程度提升。并且,我们的方法是基于全局的帧预测方法,可以有效避免快效应、孔洞和遮挡问题。     

基于联合插值—恢复的超分辨率图像盲复原

常规的超分辨复原方法需要预知退化图像的点扩展函数,但实际应用中许多退化图像的点扩展函数是未知的,因此提出一种新的超分辨率图像盲复原算法,在点扩展函数未知或不确知的情况下对图像进行恢复。该联合插值—恢复的超分辨率图像盲复原方法,利用多信道盲复原估计未知的点扩展函数,迭代运用帧间相似性确定模糊特性,同时结合超分辨率方法得到高分辨率图像。实验结果表明,该算法能有效地实现超分辨率图像的盲复原。     

基于Gibbs分布的盲图像修复

针对盲图像去卷积问题,首先建立了一个基于Gibbs分布加权算法模型,然后讨论了关于能量泛函极小解的存在性,最后导出了相应的热流。在计算机模拟中,除了某些限制条件外,即使对于点扩散函数和原始的真实图像没有更多精确的信息,此算法也运行得很好。为了进一步观察此算法的实效性,与全变差盲去卷积模型的实验结果进行了比较。     

倒谱和快速全变差去卷积的运动模糊图像复原

物体和成像系统之间的相对运动导致图像产生运动模糊,降低了图像质量,为了获得更加理想的复原图像,提出一种基于倒谱和快速全变差去卷积相结合的运动模糊图像复原算法。利用倒谱法对运动模糊图像的点扩散函数参数（模糊角度和模糊尺度）进行辩识,采用快速全变差去卷积法对模糊图像进行复原,采用多幅图像进行仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,相对于经典图像复原算法,该算法复原图像的主观视觉效果以及客观评价指标均更优,具有一定的实际利用价值。     

非局部总体变分正则化的多帧图像盲反卷积算法

针对没有完整先验知识的降质图像的多帧图像恢复问题,利用非局部总体变分正则化方法,提出了多帧图像盲反卷积问题求解的有效数值算法。该算法既能保持重建图像的边缘与纹理结构又能抑制相关噪声,而且能同时重建原始图像和相关的点扩展函数PSF。实验结果表明提出的方法具有明显的优越性。     

混合非凸非光滑正则化约束的模糊图像盲复原

为能够复原出高质量的清晰图像,提出一种混合正则化约束的模糊图像盲复原方法。首先,根据模糊核的稀疏性,采用L₀范数的正则项对模糊核进行稀疏约束,以提高模糊核估计的准确性;然后,根据图像梯度的稀疏性,采用混合一阶和二阶图像梯度的L₀范数对图像梯度进行正则化约束,以保留图像边缘信息;最后,由于所提出的混合正则化约束模型本质上是非凸非光滑优化问题,通过交替方向乘子法对模型进行求解,并在非盲反卷积阶段采用L₁范数数据拟合项和全变分的方法复原清晰图像。实验结果表明,所提方法能够复原出更加清晰的细节和边缘信息,复原结果的质量更高。     

结合局部与非局部的图像复原方法

为了更好地复原图像的细节,提出了一种结合局部与非局部的图像复原方法。将图像中的细节准确地提取出来,对提取的细节进行非局部全变差约束,同时对剩下的图像成分进行局部全变差约束。提出的方法很好地结合了非局部全变差和局部全变差的优点,实现了图像细节更好的复原。实验结果表明,提出的方法与近几年的一些较好的图像复原方法相比,不仅主观的视觉效果得到了明显的改进,而且客观的峰值信噪比也增加了0．11～2．28 dB。     

高斯型点扩展函数估计及图像复原

点扩展函数估计是图像复原的重要内容,目前还没有精确估计的算法。根据高斯型点扩展函数曲线的特点,提出了新的高斯型点扩展函数参数的估计方法。分析发现高斯型点扩展函数曲线中,存在着几个特征点,它们很好地表现在降质的图像傅里叶变换图像中,这几个点与扩展函数参数存在着一定的关系。根据这种关系推导出点扩展函数参数,从而达到图像复原的目的。实验结果表明,这种算法简单、精度较高,有一定的参考价值。     

改进的运动模糊图像复原算法

提出了一种改进的运动模糊复原算法,首先利用改进的高通滤波(方向微分)快速算法判定运动模糊方向,然后利用边缘检测算法计算模糊尺度,从而确定点扩散函数,最后通过维纳滤波算法对模糊图像进行恢复。针对K值估计问题,提出了一种新的K值自动估计算法。实验结果表明,该方法鲁棒性强、实时性好,图像复原效果好。     

基于稀疏表示的多正则优化图像复原

由于单正则化图像复原算法所利用的先验信息有限,影响了复原图像的质量。为克服此类算法的不足,融入更多的先验信息,改善图像复原的效果。在稀疏表示的理论框架下,提出了一种多正则优化图像复原算法。该算法将图像复原表示为含多正则项的全局优化问题,为有效处理这一复杂的图像复原问题,采用交替优化策略并借助变量分裂将其分解为若干优化子问题。其中,[uj+1]子问题可微,可直接得到其解析解。不可微的[wj+1]和[vj+1]子问题,则通过邻近映射求解。实验过程中对三种不同类型的退化图像进行了复原,所得结果验证了该算法的有效性。与FISTA（Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm）和Split Bregman等单正则化图像复原算法相比,所提算法的复原效果和时间性能更优。     

运动模糊图像的维纳滤波复原研究

根据运动造成图像模糊的特点详细分析了匀速直线运动模糊图像的退化模型和恢复模型,提出直接在运动方向上建立点扩展函数的算法,并利用改进的霍夫变换检测点扩散参数,再利用二次维纳滤波的方法复原图像。通过实验表明在图像先验条件的要求没有增加的情况下,该方法提高图了像复原的抗噪性和稳定性,并且有效的保持图像细节。