一种离焦模糊图像的复原方法

图像复原是一种去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降的方法。为了获得更好的离焦图像复原质量,在通过对离焦模糊图像复原进行了较为系统的研究后,提出了一种基于维纳滤波频域的复原方法,结果表明该方法具有较好的改善图像复原效果和较快的速度。图像散焦信息的干扰得到有效排除,噪声得到有效抑制,信噪比得到明显改善。     

离焦图象模糊辨识及复原方法研究

本文讨论如何根据离焦模糊图象确定其退化模型参数,并同时使模糊图象复原的问题,提 出了一种基于模糊图象的梯度图象、最小二乘技术和斐波那契最优搜索法的有效方法.文中 介绍了方法的基本原理,提出了实现该方法的算法步骤,并给出了对人工模拟图象和实际拍 摄的离焦图象处理的实验结果.     

基于频谱预处理与改进霍夫变换的离焦模糊盲复原算法

为了提高离焦模糊图像复原清晰度,提出一种基于频谱预处理与改进霍夫变换的 离焦模糊盲复原算法。首先改进模糊图像频谱预处理策略,降低了噪声对零点暗圆检测的影响。 然后改进霍夫变换圆检测算法,在降低算法复杂度的同时,增强了模糊半径估计的准确性。最 后利用混合特性正则化复原图像模型对模糊图像进行迭代复原,使复原图像的边缘细节更加清 晰。实验结果表明,提出的模糊半径估计方法较其他方法平均误差更小,改进的频谱预处理策 略更有利于零点暗圆检测,改进的霍夫变换圆检测算法模糊半径估计精度更高,所提算法对已 知相机失焦的小型无人机拍摄的离焦模糊图像具有更好的复原效果。针对离焦模糊图像复原, 通过理论分析和实验验证了改进的模糊半径估计方法的鲁棒性强,所提算法的复原效果较好。     

一种离焦模糊图像的盲复原方法

针对离焦模糊图像提出了一种基于图像阶跃边缘扩散特性的盲复原方法。该方法通过改进Grubbs异常值检测准则,对图像中的阶跃或近似阶跃边缘进行定位。通过自适应选取最佳图像区域的方法计算线扩散函数,进一步利用离焦模糊半径与线扩散函数之间的关系,计算出离焦模糊参数。根据参数得到点扩散函数,最终对离焦模糊图像进行复原。实验结果表明,该方法的复原效果较好,具有一定的应用价值。     

基于自适应模糊映射图估计的离焦靶标图像盲复原

为解决靶标图像全局和局部离焦模糊问题,提出一种基于自适应模糊映射图估计的快速盲复原方法。首先,根据尺度空间图像边缘的连续性,自适应选择二次模糊量参考矩阵,并对离焦模糊靶标图像进行二次模糊,然后基于图像边缘差比计算稀疏模糊映射图,利用引导滤波进行插值获取模糊映射图,最后基于光学离焦退化模型建立模糊映射图和模糊退化图像之间的物理关系,实现离焦模糊靶标图像快速复原。实验结果表明,本文方法能够有效恢复离焦模糊靶标图像,增强靶标图像边缘特征,在算法运行效率上有极大优势,避免了迭代算法的高时耗问题,适合实际工业应用。     

一类离焦虹膜图像复原算法的研究

通常,虹膜识别系统中采集设备的景深(Depth of field, DOF)都很小,在采集过程中经常出现离焦现象,理论和实际应用都需 要研究这种离焦图像的复原方法.本文研究了一种点扩散函数 (Point spread function, PSF)为正六边形的示性函数的离焦虹膜图像复原问题. 通过分析PSF频域零点的分布规律,从理论上证明了距频域中心最近的第一圈零点的零点定理, 证明过程中也提供了计算这些零点的方法,在此基础上,给出了这一类离焦图像复原的快速算法. 实验结果验证了算法的有效性与实时性.     

离焦图像多视角模糊特征自动补偿仿真研究

传统离焦图像多视角模糊特征自动补偿方法存在着图像信息丢失率大、图像补偿完整度低的弊端,为了解决上述问题,提出离焦图像多视角模糊特征自动补偿方法研究。为了得到更好的模糊特征补偿效果,对离焦图像形成过程进行分析,以此为基础,对离焦图像多视角模糊模型进行构建,以构建的离焦图像多视角模糊模型为工具,采用聚类算法对离焦图像模糊特征进行相应的提取,以提取的离焦图像多视角模糊特征为基础,采用补偿算法对离焦图像多视角模糊特征进行处理,实现了离焦图像多视角模糊特征的自动补偿。通过仿真对比实验得到,与现有的三种离焦图像多视角模糊特征自动补偿方法相比较,提出的离焦图像多视角模糊特征自动补偿方法极大的降低了图像信息丢失率,提升了图像补偿完整度,充分说明提出的离焦图像多视角模糊特征自动补偿方法具备更好的补偿性能。     

由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法

离焦模糊评价在虹膜识别系统中尤为重要。传统的方法是通过频谱分析测量虹膜图像的离焦模糊程度,这类方法容易受到光照变化以及睫毛和眼皮等噪声区域的影响。提出了一种由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法。第一步,通过频谱分析去除严重模糊的虹膜图像,进行虹膜图像离焦模糊粗分类。第二步,通过方向金字塔分解,提取虹膜图像的质量特征。在人工合成的离焦模糊虹膜图像数据库中,利用径向基神经网络建立起质量特征与质量等级间的对应关系。通过建立起的模型进行实际的虹膜图像离焦模糊等级预测,以及虹膜图像离焦模糊精分类。在Clarkson数据库上的实验结果证明了该方法不仅可以准确区分清晰图像和离焦模糊图像,而且相比于传统的虹膜图像离焦评价方法更接近于人的视觉感知。     

单幅自然场景深度恢复

离焦测距算法是一种用于恢复场景深度信息的常用算法。传统的离焦测距算法通常需要采集多幅离焦图像,实际应用中具有很大的制约性。文中基于局部模糊估计提出单幅离焦图像深度恢复算法。基于局部模糊一致性的假设,本文采用简单而有效的两步法恢复输入图像的深度信息：1)通过求取输入离焦图和利用已知高斯核再次模糊图之间的梯度比得到边缘处稀疏模糊图 2)将边缘位置模糊值扩离至全部图像,完整的相对深度信息即可恢复。为了获得准确的场景深度信息,本文加入几何条件约束、天空区域提取策略来消除颜色、纹理以及焦点平面歧义性带来的影响,文中对各种类型的图片进行对比实验,结果表明该算法能在恢复深度信息的同时有效抑制图像中的歧义性。     

一种离焦模糊图像边缘检测新方法

根据离焦模糊图像的特性,提出一种新的离焦模糊图像边缘检测算法,该算法通过定义一个新的边缘检测算子,利用新算子对图像各像素进行卷积,求得各像素的梯度和方向信息,根据梯度和方向信息进行阈值化处理,得到离焦模糊图像的边缘检测图像。实验结果表明,对于离焦模糊图像,利用新的边缘检测算子进行边缘检测,能够较好地检测被模糊而弱化的边缘,检测效果符合人眼视觉感受。     

小波多尺度分析目标图像复原

为了有效复原模糊图像以得到可辨识的目标图像,需要根据目标图像的纹理特征来进行有约束的正则化复原。针对大尺度模糊图像的复原处理,通过分析常见的自适应正则化方法在抑制噪声及虚假波纹方面存在的问题,提出基于小波多尺度分析的正则化复原方法,该方法利用小波变换的多尺度分析技术直接分析模糊图像,结合形态学操作得到合理反映目标棱边分布的图像,并利用该图像加权调节正则化参数进行复原操作。实验表明该算法能够有效处理大尺度模糊,并能够较快地收敛到易于辨识的目标图像。     

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。     

任意方向运动模糊图像的恢复

为了精确恢复任意方向直线运动产生的模糊图像 ,结合双线性插值与计算机图形学的知识 ,直接在其运动方向上设置空间域点扩展函数。通过对模糊图像的频谱分析 ,检测出其运动参数 ,使用投影恢复方法在空间域作图像恢复 ,取得了较好的效果 ,给出了详细的算法及实验结果。     

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。     

基于频谱参数估计和神经网络的运动模糊图像恢复

提出了一种运动模糊图像恢复模型，运动模糊图像经傅立叶变换后在频域有频谱零点进行参数估计，通过霍变换初步求得运动模糊图像的点扩展函数，当估计出运动模糊图像的点扩展函数的参数后，用神经网络方法进行恢复。这种恢复模型可以对任意角度的匀速运动模糊图像的恢复取得恢复效果。该方法具有操作简单和全局搜索收敛的优点，实验证明这是一种比较好的运动模糊图像恢复方法。     

An MRF-Based Approach to Generation of Super-Resolution Images from Blurred Observations

This paper presents a new technique for generating a high resolution image from a blurred image sequence; this is also referred to as super-resolution restoration of images. The image sequence consists of decimated, blurred and noisy versions of the high resolution image. The high resolution image is modeled as a Markov random field (MRF) and a maximum a posteriori (MAP) estimation technique is used for super-resolution restoration. Unlike other super-resolution imaging methods, the proposed technique does not require sub-pixel registration of given observations. A simple gradient descent method is used to optimize the functional. The discontinuities in the intensity process can be preserved by introducing suitable line processes. Superiority of this technique to standard methods of image expansion like pixel replication and spline interpolation is illustrated.     

基于零边界像素的模糊图像复原模型

提出一种基于零边界像素的模糊图像复原模型。通过分析水平运动模糊的成因,以矩阵形式建立运动模糊的一般模糊模型,利用广义逆矩阵方法对模糊图像进行复原,使用零边界像素条件完善复原模型,以减少周期干扰。实验结果表明,与维纳滤波法相比,该模型在不考虑噪声的情况下,图像复原效果更好。     

基于色度-亮度全变分模型的彩色图像放大

采用传统插值法放大的图像存在边缘锯齿化和边缘模糊化缺点。针对该问题,在分析图像复原全变分模型的基础上,将色度-亮度全变分复原模型用于彩色图像放大,使图像放大问题转化为图像修补问题。实验结果证明,该方法能保持放大后图像边缘的光滑与清晰。     

逆主元法盲目复原高斯模糊图像

盲目图像复原的一个重要方法是检测出图像退化的点扩展函数的参数，然后根据估计的点扩展函数复原图像，但是对于高斯模糊的图像，很难检测出其点扩展函数，因此高斯模糊图像的盲复原一直是个棘手问题。本文提出一种新的算法：逆主元法，利用高斯点扩展函数的特性，在径向基神经网络的模型下，对图像进行盲目复原。实验表明，这种方法对轻度的高斯模糊图像，有很好的复原效果。