联合正则化与低秩先验的自适应迭代盲图像复原

为改善运动模糊图像盲复原的效果,解决伪影显著、鲁棒性差、各尺度由于迭代次数固定而产生不利核估计的问题,提出一种联合正则化与低秩先验的自适应迭代盲图像复原算法。首先,利用l₀正则化先验的稀疏性估计中间复原图像和有效去除伪影,同时引入低秩先验抑制潜像恢复过程中的噪声干扰,提高模糊核估计的准确性;然后,针对多尺度迭代次数问题采用自适应策略,通过评估模糊核的相似性调整各尺度下的迭代次数;最后,用基于半二次分裂的交替优化策略求解本算法模型,利用非盲去模糊方法得到最终清晰图像。结果表明,本文算法能有效抑制噪声和伪影,鲁棒性好,并具有良好的复原效果。     

基于模糊逻辑的足迹图像滤波算法

根据足迹图像噪声的特点,提出一种基于模糊逻辑的足迹图像去噪算法．算法首先分析足迹图像中像素不同方向邻域的灰度值分布情况进行噪声像素点的检测．然后使用改进的去除最大最小灰度值中值滤波算法对已检测噪声像素点的灰度值进行复原估计．最后,通过所设计符合实际的模糊逻辑规则,进行足迹图像噪声污染像素点的复原．实验结果表明,新算法在去除噪声的同时能够较好地保持足迹图像的细节特征,取得了优于现有大多数足迹图像滤波算法的效果．     

空间变化模糊的图像复原算法

传统的空间不变的模糊图像复原算法无法对空间变化图像取得良好的复原效果,空间变化的图像复原算法能够较好地复原图像,增强复原图像的可读性。新算法使用奇异值分解法将模糊核分解为基滤波器和系数滤波器的线性组合,提出一种总变分和小波框架双正则化模型。并使用ADMM算法将原问题分解为易于求解的子问题进行独立求解,使得算法能快速迭代收敛,在迭代过程中完成图像的复原与优化。实验结果表明:对于空间变化的模糊图像,提出的新算法能够较好地去模糊,取得较高的峰值信噪比和结构相似度,在主观评价上也具有良好的视觉效果。     

模糊图像迭代盲反卷积复原

针对超速或换道车辆容易出现的图像模糊问题,提出了基于盲反卷积的去模糊方法。传统的去模糊方法是假定已知模糊参数,而实际的目标图像模糊参数是未知的。所以采用一种盲复原方法,首先估计出模糊点扩散函数PSF,然后进行模糊处理。根据实际采集的图像含有高斯噪声的特点,将常用零均值高斯白噪声作为其噪声模型,根据噪声均值与方差的最小二乘估计改进盲反卷积模型,得出新的恢复模型,进而恢复含噪声的模糊图像。结果表明,该算法较传统算法恢复效果得到明显改善。     

基于高斯曲率和加权图总变分正则化的遥感图像盲去模糊算法

针对遥感图像在采集过程中出现的运动模糊现象,本文从图像曲面的几何性质和图像像素的代数性质出发,设计了一种基于高斯曲率和加权图总变分正则化的遥感图像盲去模糊算法。首先,将加权图总变分先验与高斯曲率先验相结合以获得骨架图像,骨架图像保留图像的梯度以及锐利边缘信息,并去除中间潜在图像中的有害结构;然后,利用骨架图像估计模糊核,进而利用非盲去模糊算法获得清晰图像;最后,在8张不同场景下的模糊遥感图像上进行仿真验证。结果表明,相比于其他先进的图像盲去模糊算法,本文提出的去模糊算法复原效果的峰值信噪比平均值分别高于对比算法2.76、1.84、3.11、2.79、3.35、2.76 dB,结构相似性平均值分别高于对比算法0.0792、0.0604、0.0873、0.0801、0.0997、0.0906。本文算法复原的遥感图像具有清晰的边缘轮廓和局部细节,提升了遥感图像的清晰度。     

基于超拉普拉斯先验的图像非盲解卷积

自然图像梯度的重尾分布在去噪、去模糊以及超分辨率等问题中已经被证实是一个非常有效的先验。自然图像梯度的长尾分布可以极好地用超拉普拉斯(Hyper-Laplacian)分布模型化。基于空间变化点扩散函数提出了一种超拉普拉斯先验的图像快速非盲解卷积方法,对图像进行复原。该算法的优势就是引入空间变化点扩散函数,使用分步交替迭代最小化方法,通过查表法快速对图像去卷积求解。该方法的解卷积速度得到较大幅度的提升,而且对模糊图像有较好的复原效果,提高了图像的质量。     

图像去模糊的自适应交替方向乘子重叠组稀疏方法

图像去模糊技术是图像处理领域的一个重要组成部分.由于重叠组稀疏全变差(OGSTV)正则化不仅具有保留边缘的特性,而且能够抑制阶梯效应的产生,正逐渐地应用到图像去模糊问题中.利用交替方向乘子(ADMM)方法来求解重叠组稀疏全变差模型时,其惩罚因子对去模糊问题的影响较大,且不易调节,故笔者在优化模型时根据复原出的图片自适应地调整惩罚因子.该方法在保证计算速度的同时,自适应地复原出最佳图片,并保证了算法的鲁棒性.实验结果表明,本文方法在PSNR、SNR、相对误差等评价方法上均优于其他复原模型.     

基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除

为了兼顾与平衡在图像脉冲噪声滤除和细节保留两方面的内容,提出了基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除算法.新算法通过分析像素不同方向邻域像素灰度值分布情况来检测脉冲噪声点,另外为保持图像边缘等细节特征,使用改进MMEM(maximum-minimum exclusive median)算法对噪声像素点的灰度值进行估计.最后,新算法通过引入模糊逻辑规则,更加合理地进行噪声污染像素点的灰度值复原.仿真结果表明,与其它改进中值滤波算法相比新算法在去除脉冲噪声时能取得更好的效果.     

基于稀疏冗余字典学习的图像去模糊算法

为了解决中度和重度污染的模糊图像去模糊效果差、边缘细节恢复难的问题,提出一种基于压缩感知理论的去模糊算法,即引入数字水印中的Zig-Zag变换,加入信号转换过程中的位置关系信息,对K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法进行改进,以优化稀疏系数的稀疏度。实验结果表明,对于中重度模糊图像,新算法的提高信噪比(Improve Signal to Noise Ratio,ISNR)优于K-SVD算法。     

基于联合规整化约束的图像盲复原

在图像复原研究中加入合适的规整化约束能够有效地提高复原效果。目前普遍将空域上的梯度稀疏性或小波域上的系数稀疏性作为规整化项,但二者并未同时使用。本文提出了对图像采用一种新的空域局部阈值处理和小波域处理的联合规整化复原算法。本算法结合了二者的优点,能够更加充分地利用图像特征信息。实验结果表明,本方法得到的结果有较好的图像质量和较高的算法鲁棒性,能更有效地抑制噪声和伪迹。     

结合多特征的单幅图像超分辨率重建算法

为提高直接捕获的图像质量,针对梯度特征只能提取水平、垂直方向信息及非下采样轮廓波变换(NSCT)提取细节信息不足的缺陷,提出一种结合Gabor变换及NSCT的超分辨率重建算法.该算法充分利用Gabor变换和NSCT的互补性,针对输入图像块的特点,采用Gabor变换来提取纹理特征,NSCT来提取轮廓特征,然后分别利用稀疏模型进行重建,最后合并成一幅高分辨率图像.由于输入图像或多或少存在模糊,在重建过程中,加入了去模糊的正则项,以消除输入模糊的影响.实验结果表明,结合两种特征的超分辨率效果与单一特征相比,能够恢复更多的细节信息,去模糊正则项也有一定的作用.本文方法与Kim提出的核岭回归及Yang提出的稀疏表示算法(SCSR)相比,主观上视觉效果更加清晰,客观上PSNR值平均提高了近2d B,说明了该算法能够有效地提高图像的质量.     

基于多正则化约束的图像去运动模糊

针对图像去运动模糊问题的病态性,已有的方法通常引入对图像的正则化约束从而缩小解空间范围使其良态化,但单一的正则化约束并不能很好地估计点扩散函数和复原原始图像。基于此,本文提出一种基于多正则化约束的图像去运动模糊方法。首先,根据图像梯度符合重尾分布的特性,采用归一化的超拉普拉斯先验项作为对图像先验约束的正则项。其次,分析描述图像运动模糊的点扩散函数的内在特性包括稀疏性和连续光滑性;同时,采用点扩散函数自身的L₁范数保证其稀疏性并作为其中一项点扩散函数先验约束的正则项,采用Tikhonov正则化约束保证其连续平滑性并作为另一项点扩散函数先验约束的正则项,避免估计的点扩散函数中存在孤立的点。由于所建立的正则项虽然不可微但其是非严格凸函数,故引入辅助变量采用分裂法和交替求解法对所建能量方程进行求解,并利用小波软阈值公式求解辅助变量。本文方法对合成的运动模糊图像和实际相机抖动造成的自然模糊图像均进行实验,实验结果验证了该模型和求解算法的有效性和快速性。实验结果表明,本文方法提高了点扩散函数估计准确度,同时提高了复原图像质量,具有较好的复原效果。     

动目标多视点图像基于标定的去模糊方法

三维视觉检测技术在工业生产线上有着远大的应用前景,由于生产线动目标多视点图像存在模糊问题,然而现有的图像复原技术存在着局限性,使得复原后的图像很难用来进行三维重建,进而也不能实现三维视觉检测。针对这个问题,本文提出了一种新的动目标多视点图像去模糊方法。首先估计出部分视点模糊图像(本文以两个视点的模糊图像为例)点扩展函数。其次根据多视点几何理论,利用相机标定方法,得到各个相机的参数矩阵。结合估计出的部分视点的点扩展函数和相机参数矩阵,以直线运动为例,建立多视点模糊图像的点扩展函数关系。最后在确保各视点模糊路径对应的关系下,对多视点图像进行整体去模糊。一系列实验验证了本文提出的动目标多视点图像去模糊方法的有效性。     

相对运动所引起的模糊图像的模糊复原算法研究

由于通常所要处理的图像都具有某种不确性，根据先验知识采建立退化模型的反退化处理技术，如滤波，其通用性较差．论文基于模糊算法对由相对运动引起的模糊图像的复原算法进行了研究，阐述了运动模糊图像退化的数学模型．根据数学模型分析其退化的原因，并运用模糊理论知识，提出了对由相对运动引起的模糊图像进行复原的隶属函数，同时与维纳（Wiener）滤波复原算法进行了对比分析．结果表明：模糊复原算法对有噪声的运动模糊图像能基本还原出原来的图像，效果相当理想，为图像复原技术提供了一种新思路．     

基于先验优化的一致性模糊盲复原算法

为了提高一致性模糊图像盲复原清晰度,针对复原过程中涉及的全变差模型先验约束问题,提出一种基于先验优化的一致性模糊盲复原算法.利用基于半高斯梯度算子的局部加权全变差模型提取模糊图像显著边缘,在去除噪声和纹理干扰的同时,可提高有利信息的保持能力;提出多尺度混合特性先验估计模糊核,增强了模糊核估计的准确性;利用非盲去卷积得到了清晰的复原图像.实验结果表明,相较其他算法,针对模拟模糊图像,所提算法的复原图像峰值信噪比平均提升约1.7%,结构相似性指数平均提升约19.1%;针对真实模糊图像,复原图像伪影更少,边缘纹理细节更加清晰自然,整体视觉效果更好.     

紧框架分析模型下的模糊图像盲复原

在基于稀疏表示模型的图像盲复原问题中,模糊核估计与稀疏模型的选取是影响盲复原性能的两个关键因素。针对传统基于稀疏表示盲复原方法的不足,本文提出一种基于紧框架分析模型的图像盲复原方法。该方法将盲复原问题分裂为两个迭代的子问题,分别是基于梯度图像的模糊核估计与基于紧框架分析模型的非盲图像复原。在核估计问题中,提出同时约束核稀疏性及一阶微分平滑特性,进一步提高了核估计精度。在紧框架非盲图像复原问题中,提出一种基于Moreau envelope函数的数值计算方法,有效地解决紧框架复原模型的不可微和不可分离性。实验结果表明,本文复原方法在图像细节恢复与客观评价指标方面均优于传统复原算法。     

图像脉冲噪声消除算法研究

为改善消噪后图像的质量,提出一种在保留图像细节信息的同时,能够消除污染图像脉冲噪声的有效算法．该算法采用模糊噪声检测技术,结合差分绝对值顺序（ROAD）统计量和开关函数构造模糊噪声检测器,采用像素原始值、中值和像素噪声疑似度的线性组合消除噪声．该算法不需预先训练,通过脉冲噪声检测和消除两个步骤即可消除图像脉冲噪声．实验结果表明,该算法在峰值信噪比和视觉效果方面优于其它图像消噪算法．     

改进的Retinex低照度图像增强算法研究

针对Retinex算法处理低照度图像时会出现细节丢失、边缘模糊等现象,本文采用引导滤波和低秩分解对Retinex算法进行了改进。该算法在采用多尺度Retinex提升图像亮度、得到反射分量后,采用引导滤波和高频提升对图像的反射分量进行细节增强;然后,运用全局低秩分解算法去除稀疏噪声,有效地消除了低照度图像中的噪声,以及高频提升过程中产生的噪声。实验表明:该算法不仅能够有效的提高图像的亮度和对比度,同时也保留了原始图像中丰富的边缘和细节信息,并有效去除了图像噪声,图像的视觉效果与客观评价结果也都取得了较大提升。将该算法应用于低照度环境下的人脸检测,检测率也得到了提高。     

快门编码模型重影模糊图像盲复原方法

针对刑侦取证工作中经常出现的一种重影模糊图像,提出了一种快门编码模型来近似模拟重影模糊的本质,利用快门编码模型对重影模糊图像进行盲复原处理.实验结果表明了该快门编码模型对复原重影模糊图像的合理性,对实际拍摄的重影模糊图像,该算法能够有效地复原出模糊图像中的感兴趣信息,具有较高的实用性.     

基于分数阶全变差和自适应正则化参数的图像去模糊

为更好地复原图像的纹理细节,避免求解图像去模糊模型时面临正则化参数难以选择的问题,提出了一种基于分数阶全变差（FOTV）模型和自适应更新正则化参数的非盲去模糊图像重建方法。首先,在分析不同分数阶下FOTV的幅频响应特性的基础上,采用不同分数阶次的FOTV模型约束图像的平滑（低频）部分和纹理细节（高频）部分,从而建立图像非盲去模糊重建模型。其次,为了有效地求解重建模型和实现两个正则化参数的自适应更新,采用交替方向乘子法(ADMM)将原本含有两个正则化参数的复杂问题分解成两个相对容易的子问题进行求解,每个子问题只含一个正则化参数。最后,根据偏差准则,在迭代求解过程中实现了两个正则化参数的自适应更新。将所提算法应用于包含平滑、边缘和纹理细节的多幅图像中,测试4种不同模糊核下的去模糊效果;与传统的4种去模糊算法相比,实验结果表明所提算法能自适应地更新两个正则化参数,对于纹理细节适中的图像具有较好的去模糊效果。