基于频谱分析的运动模糊图像的参数鉴别

提出了利用图像频谱获取模糊参数、复原参数的方法。该方法通过对运动模糊图像做频谱预处理,对频谱实施Radon变换,确定运动模糊的方向θ,进而计算出运动模糊的尺度L。通过对不同模糊程度的计算机仿真图像和相机实拍图像参数鉴别结果表明,该方法简单、准确,且具有较强的鲁棒性,并验证了文中所提参数估计方法的有效性,最终的图像去模糊效果良好。     

基于梯度倒频和全变分的运动模糊图像复原

通过分析运动模糊图像梯度和Canny算子特性来估算点扩算函数(PSF),提出一种基于结合Canny算子和梯度倒频的运动模糊参数先验估计方法.首先,分析运动模糊图像的梯度信息和Canny算子特性,通过适当的阈值处理后,二者信息结合,利用倒频谱的特性计算出运动模糊尺度和运动模糊方向.最后,用改进的基于半二次型交替数值算法的全变分正则化复原方法对运动模糊图像进行复原.从实验结果可以看出,相对于传统算法,该方法能够较准确地估算出PSF参数,实现比较好的复原效果.     

运动模糊图像复原R-L算法的优化

图像获取过程中如果产生拍摄对象与设备之间的相对运动,就会产生图像变得模糊,这种情况称之为运动模糊。文章从图像复原基础原理出发,主要介绍了Richardson-Lucy算法对运动图像的复原,比较自相关和频谱投影模糊长度估算方法。通过实验发现频谱投影在较短模糊长度是较为精确,自相关估算模糊长度在较长模糊长度较为精确。由此提出组合优化模糊长度估算,通过实验图像复原发现组合优化的模糊长度复原图像峰值信噪比大13%,有效提高了图像复原精度。     

基于倒谱与频谱分析的模糊核估计算法

图像盲去模糊是典型的图像和信号处理问题,其目的是从模糊图像中恢复出模糊核及清晰图像。在模糊核估计方面,以往的算法通常将模糊核尺度作为必要的输入参数,近年来有些算法虽然能较准确的估计参数化模糊核,但不能有效估计自然模糊图像中普遍存在的非参数化模糊核。文中利用图像梯度倒谱估计模糊核后再利用频谱分析以进一步精确的估计小尺寸模糊核的尺度。实验结果表明,文中提出的方法能适用于绝大多数场景下自然模糊图像的模糊核尺度估计。     

Radon变换和全变分相融合的图像复原算法

图像复原的核心是点扩散函数的估计和直接去卷积算法,针对拍照过程中,相机和被拍摄物体由于相对运动而导致的图像退化问题,提出一种基于Radon变换和全变分相融合的图像复原算法。首先利用radon变换对图像退化模型参数进行估计,然后采用全变分算法复原退化图像,最后在Matlab 2012平台进行仿真实验对算法的性能检验。仿真结果表明,相对于其它图像复原算法,本文算法可以准确估计退化模型参数,获得了更加理想的图像复原效果,具有一定的实际利用价值。     

一种基于VC＋＋的运动图像复原技术

本技术以VC＋＋为实现平台，讨论了对运动模糊图像进行复原的技术，其中重点讨论了图像复原技术的原理和算法。     

（论坛）基于全变分的模糊人脸图像复原算法

在人脸图像采集过程中,会受到多种因素影响,图像质量都会有所退化,因此将模糊图像恢复成清晰图像一直是图像处理领域的热点之一。根据全变分正则化的图像复原算法的思想,引入相容点集与不相容点集的概念,以及一些辅助的约束条件,提出一种有约束人脸图像复原优化模型,并使用最速下降法求解此模型,使模糊的人脸图像清晰化。实验结果表明,这种模型是可行的,基本恢复了原始的图像。     

使用VC++实现的运动模糊图像复原

本文讨论了运动模糊图像的复原技术,其中重点论述了图像复原技术的原理和算法以及使用VC++为实现平台的方法。     

运动模糊图像重构的算法及其并行化处理研究

运动模糊图像的重构是图像处理中很重要的一个部分,他在照相机防抖、拍摄高清晰图像及运动物体的检测方面都有很重要的作用。介绍运动模糊图像的成因,并推导出运动模糊图像的数学模型及频谱特征,针对水平模糊图像的频谱特征提出一种自动判断运动幅度的算法,并针对多核处理器,采用OpenMP多线程技术进行并行化处理,极大地提高了算法的执行效率。     

一种基于倒谱分析的抗多径衰落的算法

本文提出一种基于复倒谱分析和同态滤波技术来对抗多径传播引起的衰落的算法。该算法通过在倒谱域滤波实现了对多径分量的有效抑制。文中给出了算法的理论推导过程及实验设计方法,并进行了计算机仿真。结果表明,本算法能有效减小衰落信号与原信号间的均方误差,改善多径衰落信道的传输质量。     

基于各向异性扩散的图像去噪并放大

本文从各向异性扩散图像去噪方法出发,在偏微分方程有限元方法的基础上,提出一种图像复原并放大的 算法,实验表明该算法比中值滤波后插值所得图像的主、客观质量要好。     

一种有效的图像复原方法

图像超分辨率复原技术是由一序列低分辨率变形图像估计一幅或多幅较高分辨率的非变形图像,同时还能够消除加性噪声以及由有限检测器尺寸和光学产生的模糊,是图像融合领域中的一个重要分支。先把高分辨率图像变换成低分辨率图像,然后对低分辨率图像进行运动估计和运动补偿计算,最后再把低分辨率图像映射灰高分辨率图像。     

基于蛙跳算法的模糊图像复原

为了提高模糊图像复原后的清晰度,提出蛙跳算法。将蛙群体分成若干个族群,每个族群包含若干只青蛙,每次进化只更新最差青蛙的位置。为防止解空间收缩,对最优个体进行高斯变异算子操作,同时设定阈值策略对蛙跳各维变量进行指导性更新。建立模糊图像复原模型,用蛙跳算法非线性映射特性建立模糊图像与复原的函数关系,使模糊图像复原的解最终收敛于泊松统计的最大似然解。建立了复原评价指标。仿真实验结果表明,与其他算法相比,蛙跳算法复原较清晰,改善百分比最大,同时耗时最少。     

一种新型的图像修复方法

在当今对信息的需求不断增加的情况下,作为获取信息的重要手段,图像处理显得尤为重要.以往的用于图像修复的BSCB模型体现了偏微分方程在图像处理领域中的广泛应用和重要性,然而其也具有一定的缺陷,将针对BSCB模型运算速度过慢的问题,分析其产生的原因,并在此基础上提出一种新的算法.实验证明,新方法在处里的效果上强于传统模型,且修复所需时间明显缩短.     

基于小波变换的盲图象恢复

提出一种基于小波分解的盲图象恢复算法。该算法根据图象小波变换各个子频段所具有的不同频率特性和不同的方向特性，对各子频段分别进行盲图象恢复；各子频段采用不同的正则化算子。实验结果表明该算法的盲图象恢复的性能优于空域算法。     

基于卡尔曼滤波的图像复原

本文研究了基于卡尔曼滤波的图像复原方法。介绍了图像模型的建立以及几种经典卡尔曼滤波图像复原方法,提出了图像模型自适应的复原算法,并进行了仿真研究。在其退化过程只限于假定是被白噪声污染的马尔可夫（Markov）过程的条件下,目前应用卡尔曼滤波进行图像复原结果显示,本方法具有更好的性能。     

一种自适应分数阶变分图像复原模型

为了克服分数阶变分图像复原模型在图像的不同区域变分策略恒定以及未有效利用退化函数先验信息的缺点,建立了一种充分利用退化函数先验信息的自适应分数阶图像复原模型。该模型利用退化函数的平滑先验,采用分数阶变分对退化函数加以表示,并通过极小化图像局部梯度信息对分数阶变分项进行约束。模型的优化求解采用极小化Bregman距离与对偶迭代相结合的方法,并通过对比实验证明建立的自适应分数阶图像复原模型可以更好地复原图像的结构与纹理信息,峰值信噪比与结构相似性都有所提高,图像复原性能更优。     

基于图像先验和结构特征的盲图像复原算法

提出了一种基于图像先验和图像结构特征的盲图像复原算法,在模糊核未知的情况下,采用一系列离散化的模糊核参数对模糊图像进行非盲去卷积,得到一系列对应的复原图像。同时提出一种复原图像判决准则,对这一系列复原图像进行质量判决,从中得到最优的复原图像。最后在实验部分,通过对图像的测试表明,提出的盲图像复原算法能较准确的得到最优复原图像,复原效果在主观和客观标准上均有良好表现。