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。     

基于稀疏表示和梯度先验的图像盲去模糊

针对目前基于稀疏表示的图像盲卷积算法细节恢复有限等问题,提出一种基于稀疏表示和梯度先验的图像盲卷积算法。虽然每个图像块可以通过字典稀疏表示,但是图像块重构出的图像常常出现“伪像”,本文将梯度先验知识和超拉普拉斯先验知识融入稀疏表示盲卷积模型中,采用迭代方法交替估计中间清晰图像和模糊核,一旦获得模糊核,采用超拉普拉斯非盲去卷积算法恢复出最终的清晰图像。实验结果表明,与其他去模糊算法相比,本文算法在抑制振铃方面效果显著。     

一种改进的图像迭代盲反卷积算法

针对传统迭代盲反卷积算法收敛速度慢、容易出现解模糊等问题,提出一种改进的图像迭代盲反卷积算法。利用动量矩求解图像的有限支持域,在支持域中使频率域和空间域交替迭代,从而实现图像的盲复原。仿真结果表明,与传统迭代盲反卷积算法和基于小波变换的盲反卷积算法相比,该算法的收敛速度较快,具有较好的图像恢复效果。     

基于稀疏特性的盲二值图像去模糊

通过分析二值图像发现其像素值具有稀疏特性,因此采用L₀梯度反卷积算法结合二值图像的组合特性来处理盲二值图像的复原问题。常见的图像复原方法均将二值图像看作灰度值图像来处理,当其考虑到二值图像的特殊性质时,将会针对这种特定类型的图像得到更好的复原效果。提出的盲复原算法基于一阶梯度空间L₀最小化问题的框架,利用L₀梯度图像平滑方法来获得明显的图像边缘以估计模糊核,并将二值图像的特有属性作为正则项加入目标函数。在图像的复原过程中,通过二值图像先验来强制复原结果趋于二值图像。根据提出的模型,给出了基于稀疏特性的盲二值图像复原算法。通过实验将该算法与传统的盲反卷积复原算法进行比较,结果表明所提算法具有良好的性能,对二值图像进行复原是有效的。     

基于EM算法的眼底OCT图像反卷积去模糊技术

光学相干层析成像技术（Optical coherence tomography,OCT）在视网膜检查中十分重要,然而在获取OCT图像时眼球运动或者散焦作用都可能引起图像的模糊,从而为临床诊断造成困难。因此,从模糊OCT图像中恢复出清晰图像的去模糊技术研究至关重要。本文结合OCT成像原理,提出了一种基于最大期望（Expectation-maximization,EM）算法的OCT图像反卷积技术。该技术能够在一定程度上抑制OCT模糊图像中异常值对复原图像的干扰,从而有效去除OCT图像中的模糊。将本文技术与多种现有广义图像去模糊技术进行了实验比较,结果表明本文提出的复原OCT图像的反卷积算法在眼底OCT图像去模糊的细节恢复方面效果较好。     

基于超拉普拉斯模型的运动去模糊算法*

通过分析自然图像梯度统计的长尾分布特性,提出一种基于超拉普拉斯模型的图像运动去模糊算法。该算法使用分步交替迭代最小化办法优化能量方程,并在优化过程中采用了查询表法快速求解图像反卷积。实验结果表明,该算法可以在数秒时间内处理完成一幅中等大小的图像,并获得较优的复原结果,其复原效果和对振铃现象的抑制均优于维纳滤波法和Richardson-Lucy复原法。     

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。     

劣质SAR图像退化模型研究

为了改善SAR图像的质童,提出了劣质SAR图像的退化模型.根据在斑点非完全发育的非平稳域,SAR图像受斑点噪声污染或线性模糊退化两种主要因素降质的特点,设计了两种具有代表性的复原流程,并采用复小波域层内层间相关性斑点抑制算法和维纳去卷积盲复原算法进行复原.实验结果表明,复原后图像的视觉效果和PSNR值均有明显的改善.     

一种混合的单图像去运动模糊方法

图像的盲恢复一直是数字图像处理领域的难点,对运动模糊图像的复原进行研究,提出了一种混合的单图像去运动模糊方法。首先估计PSF,然后利用PSF和原始模糊图像评估潜像,并对边缘恢复、模糊核估计和反卷积进行多次迭代,采用自适应非盲反卷积方法得到高质量的去模糊图像。最后,与维纳滤波、露西-理查德森这两种经典算法的实验效果进行比较。实验结果表明,本算法保持细节的能力强,去模糊效果更好。     

基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原

在图像盲复原中,NAS-RIF算法在无噪情况下,能够得到较好的复原结果,但是对有观测噪声的图像复原效果不理想。而Hopfield神经网络有利于缓解图像复原过程中的震铃效应,但前提是知道退化图像的点扩展函数。将二者相结合提出一种基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原新算法,首先由NAS-RIF算法先估计出退化图像的点扩展函数,再利用Hopfield神经网络算法对其进行复原。实验结果表明,该算法具有较好的盲复原效果。     

基于多分辨率盲目去卷积的气动光学效应退化图像复原算法

为了有效地恢复气动光学效应退化图像．该文提出了一种基于两帧退化图像的多分辨率盲目去卷积复原算法．该算法在大气流场的光学退化模型未知的情况下，采用两帧退化图像数据来估计点扩展函数值．为了克服噪声的干扰，该文将点扩展函数非负性和光滑性约束转化为数学上可表达的惩罚项，融合到目标函数中，建立了一个基于各向异性调整的目标函数表达式，采用约束优化原理迭代估计点扩展函数值．同时，针对复原图像的快速需求，将多分辨率技术用在点扩展函数的最优估计和图像复原过程中，提出了基于图像多分辨率的盲目去卷积复原新算法．在微机上进行了一系列的图像恢复实验和对比分析，实验结果表明该文复原算法十分有效，在抑制噪声和提高复原速度方面取得了明显的效果．     

基于贝叶斯理论的湍流退化图像复原方法研究

大气湍流退化图像的复原在航天成像、天文观测等领域具有重要的地位,也是目前亟需解决的问题。该问题的解决能够克服大气湍流扰动带来的图像降质和提高目标图像的分辨能力,以便于后续的目标特征提取和识别等处理。为了对湍流退化图像进行有效复原,提出了一种基于贝叶斯理论的单帧双重循环盲目去卷积图像复原算法,并对该算法的快速实现进行了研究,最后还进行了稳健性分析与测试。实验结果表明,该算法具有较强的稳定性和抗噪声能力,对于缺乏先验知识的情况尤为适用,可见该算法具有实用价值。     

基于2-D公共因子提取的单幅图像盲复原研究

利用2-D公共因子（GCD）提取可以有效地实现图像盲复原,但通常需要原始图像的两幅降晰图像,这在某些条件下并不能满足,极大限制了此方法的应用。发展了一种基于2-D公共因子的单幅图像盲复原方法,利用2-D公共因子提取从一幅降晰图像中估计降晰函数,再利用经典的图像反卷积技术,从而复原原始图像,仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于PSF尺寸预估计的天文图像复原优化算法

地基天文观测中,对大气湍流造成的天文模糊图像进行复原时,由于缺少准确的PSF（Point spread function）信息,加之复原过程的病态性,天文图像的盲反卷积运算一直是难点。针对天文图像的稀疏特性,基于稀疏测度的PSF估计算法可有效地解决PSF信息缺省的问题,该算法受PSF尺寸参数选择的影响较大。通过基于边界测度的PSF尺寸预估计算法对稀疏测度PSF估计算法进行改进。优化算法首先对PSF尺寸有效预估计,得到精确的PSF估计值,最终提高了图像复原的精度。仿真结果表明,优化后的算法应用到天文图像复原过程中后,可以更为准确地估计出模糊图像的PSF大小,改善天文模糊图像的复原效果。     

基于边缘先验模型的运动去模糊

从单幅运动模糊图像复原出清晰的图像,一直是数字图像处理领域中富有挑战的问题.基于边缘先验模型和小波分析提出了一种运动模糊退化图像的复原算法.在去模糊之前,对图像进行预处理,将噪声去除,用冲击滤波器增强边缘,并采用canny边缘检测获取清晰边缘作为先验模型,以此估计模糊核;然后在紧小波框架系统下,将清晰图像的稀疏性最大化,采用改进的分裂Bregman方法求解最优化问题,最终得到清晰的图像.实验结果表明,相对于传统的盲复原算法,提出的方法可以有效地去除运动模糊.     

小波变换在三维EM图像复原中的应用

提出了一种新的基于小波变换的三维EM（Expectation Maximum）图像复原算法,并将该算法用于显微光学切片的图像复原中。该算法分别在傅里叶域和小波域内交替进行,在傅里叶域进行解卷积,在小波域进行去噪。实验表明,通过对参数的合理选取,可很好地对三维图像进行复原。同时和已有的调整EM图像复原算法相比,迭代的次数少,效率明显提高。     

处理异常值的相机抖动模糊图像复原

摘 要：目的：在曝光过程中由于相机抖动而导致的图像模糊,是一种常见的图像降质现象,并且模糊图像中存在的异常值会导致复原结果的振铃效应,为了解决这些问题,本文提出一种处理异常值的相机抖动模糊图像复原算法。方法：该算法以自然图像统计为先验模型,结合变分贝叶斯方法和KL散度构造易于优化的代价函数,进而求出模糊核。针对异常值造成的振铃效应,在解卷积的过程中采用期望-最大值算法估计并处理异常值以抑制振铃效应。结果：采用本文方法对大量模糊图片进行复原,实验结果表明该方法能有效地去除相机抖动产生的模糊,在保持图像边缘和细节的同时,可有效抑制振铃效应。结论：本文提出了一种通过处理异常值达到抑制振铃效应目的,进而提高复原效果的图像盲复原新方法。实验结果表明该方法切实有效,并且该方法引出了一种抑制振铃效应的新思路。