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。     

基于关键帧间矩阵约束的多帧湍流图像盲复原

针对传统多帧湍流图像复原耗时长及观测帧序列空间不齐时需匹配的问题,论文提出一种基于关键帧间矩阵约束的多帧湍流图像盲复原算法.该算法首先对观测序列自适应提取关键帧,然后在频域内分别构造估计原始图像和点扩散函数的代价函数方程,利用关键帧间矩阵约束指导点扩散函数复原,通过各向同性总变分模型约束指导图像复原,采用变量分离和增广...     

基于Besov空间的图像盲复原算法

针对Chan-Wong全变差正则化思想的不足,提出了一种Besov空间的图像盲复原算法.该算法用一个B11,1项代替BV项,采用交替最小化的思想在小波域上求解,将全变差盲复原中求解复杂的偏微分方程转化为简单的小波软阈值问题.实验结果表明:该算法不仅减少了全变差盲复原中出现的阶梯效应,而且运算时间大大减少.     

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。     

基于整体变分正则的图像盲恢复研究

实现了一种基于TV正则化的图像盲恢复算法。采用了交替迭代算法,保证迭代中能同时恢复出图像以及点扩张函数,并在每步迭代中自适应调整其扩散参数。实验结果也显示了迭代过程的收敛以及鲁棒性(特别是对于非连续的模糊),而且图像和点扩张函数可以在很高的噪声级下恢复。     

基于整体变分正则的图像盲恢复研究

实现了一种基于TV正则化的图像盲恢复算法。采用了交替迭代算法．保证迭代中能同时恢复出图像以及点扩张函数．并在每步迭代中自适应调整其扩散参数。实验结果也显示了迭代过程的收敛以及鲁棒性（特别是对于非连续的模糊），而且图像和点扩张函数可以在很高的噪声级下恢复。     

基于改进卡尔曼滤波的盲图像恢复

为了解决在获取数字图像过程中发生的图像质量下降（退化）的问题,需要使用图像恢复技术进行图像重建。针对未知点扩散函数(PSF)的盲图像恢复,首先利用倒频谱的方法估计模糊图像的点扩散函数,然后再利用改进的卡尔曼滤波方法对图像进行恢复。倒频谱方法是将模糊图像分成反映原图像信息和反映模糊系统信息的两部分相加的形式,通过分析两者的关系估计出模糊图像的PSF。改进卡尔曼滤波器在估计过程中考虑了系统的模型误差,使其对模型误差具有一定的鲁棒性。通过Matlab进行了数字仿真实验,实验结果表明利用所提出的方法可以有效地减小PSF估计不准确对图像恢复的影响,与传统卡尔曼滤波相比恢复效果较好。     

局部加权全变差下的盲去模糊

图像去模糊是图像处理和分析中的基本问题之一,其本身是一个不适定问题,通常需要使用正则化方法来提高求解过程的稳定性.为了解决去运动模糊问题,从图像的局部特性出发,提出一种基于局部加权全变差(LWTV)的正则化方法,并给出了一种基于交替迭代的有效解法.针对非盲去卷积问题,为了克服传统全变差(TV)正则化方法的不足,以图像局部的变化信息为权值,在加大对图像中平坦区域的惩罚力度的同时,减小对图像中边缘区域的惩罚力度;针对模糊核估计问题,首先利用相对全变差(RTV)方法提取图像的显著性结构,然后利用显著性结构进行初步模糊核估计,再采用LWTV模型进行临时清晰图像估计,通过以上3步交替迭代获得最终的模糊核.实验结果表明,该方法可以在去除模糊及噪声的同时,很好地保持图像边缘并抑制振铃效应.     

基于MAP估计的自适应光学图像非对称多帧盲复原

为了提高地基望远镜观测空间目标的分辨率,提出一种针对自适应光学图像的盲复原方法.利用多帧图像的盲解卷积作为高清晰复原的主要技术手段,在贝叶斯最大后验概率估计框架下推导出泊松噪声模型的通用代价函数;提出基于非线性方程寻优的代价函数求解方法,并将非对称迭代引入求解过程,避免求解陷入局部极值点,以保证复原结果的可靠性.实验结果表明,该方法对泊松噪声有较好的适应能力,能够有效地从多帧湍流降质图像中恢复出目标图像.     

基于双粒子群优化算法的图像盲复原

采用模糊图像与复原图像的均方误差作为优化的性能指标是传统的图像盲复原通常算法,复原结果常与人类主观视觉效果不一致。为进一步提高复原效果,本文结合反映人类视觉特性的Weber定律,提出一种改进的图像盲复原优化性能指标,并且采用双粒子群交替最小化算法进行求解,即在模糊辨识阶段,采用一个粒子群优化算法求解点传播函
数;在复原阶段,采用另一个粒子群优化算法求解复原图像。仿真实验表明,该算法比以前的算法有更好的复原效果。     

基于双层反卷积的宽场荧光显微图像盲复原*

针对宽场荧光显微图像盲复原中的不适定性和细节模糊问题,提出了基于双层反卷积的宽场荧光显微图像盲复原算法,该算法通过双层反卷积,结合图像金字塔,实现了由粗略到细致的图像复原。为抑制不适定性,外层反卷积采用全变分模型,对复原图像和光学传递函数进行正则化约束。在内层反卷积中,通过残差图像进一步复原出图像细节。实验结果表明,该算法能在有效抑制伪影和噪声的同时,复原出宽场荧光显微图像的细节。与近几年图像盲复原算法相比,该算法所需的计算时间短,复原出的宽场荧光显微图像不仅有更好的视觉效果,而且客观上有较高的峰值信噪比和图像熵。     

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。     

基于时间可预测性的粒子群优化盲解卷积算法

针对信道对声音信号的卷积效应,提出了一种基于粒子群优化的盲解卷积新算法。利用信号的时间可预测性作为盲解卷积的解卷测度,采用粒子群优化算法对基于该测度的代价函数进行优化求解,从而成功得到解卷积滤波器系数,实现对信号的盲解卷积。仿真实验表明,所提出的算法对于声音信号具有很好的盲解卷积效果,所恢复信号与原始信号的相关系数和重构信噪比均较高。     

基于改进遗传算法的盲解卷积

针对时域盲解卷积存在求解变量多、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题进行了研究,提出一种防止遗传算法局部收敛的“监测策略”,可以实时监控算法向全局最优解靠近的情况;同时对交叉概率、变异概率等关键技术进行相应设计,该算法能够自动跳出局部最优,快速地收敛于全局最优解。在概率密度估计的基础上,得到时域盲解卷积的基于最小互信息的分离准则。以此最小互信息准则确定遗传算法的寻优标准,快速地实现了时域盲解卷积。使用Matlab软件仿真验证了该时域盲解卷积算法的有效性。     

基于双正则化的图像超分辨率盲重建

图像超分辨率重建是利用数字信号处理技术由一系列低分辨率观测图像得到高分辨率图像。大多数重建算法假设成像系统的模糊特性也即点扩散函数(PSF)已知,然而实际的应用环境下PSF事先不知道或部分知道。为此,将未知PSF模型化,提出基于双正则化的图像超分辨率盲重建算法,并且正则化作用的强度随重建图像局部光滑程度的变化而自适应地改变,以便能保护图像细节同时抑制平滑区域的噪声。求解过程中采用交替最小化方法估计PSF参数和高分辨率图像,并随着迭代次数的增加逐步提高每次寻优的精度以节省计算开销。实验结果表明,该算法能够比较准确地估计出PSF参数并取得较好的图像重建效果。     

离焦模糊图像的盲复原算法

针对离焦模糊图像,提出了一种盲复原算法。该算法首先利用Hough变换检测出离焦图像中的直线边缘,然后基于图像的空域统计特性和修正的Grubbs检验法,定位出阶跃或近似阶跃直线边缘,在此基础上自适应计算出线扩散函数,最后利用线扩散函数求取离焦模糊半径,进而用Wiener滤波完成了图像的复原。实验结果表明,对真实的离焦模糊图像,该算法能够准确地检测和定位出阶跃或近似阶跃边缘,提高离焦模糊半径的鉴别精度和图像的复原效果,已在实际刑侦取证工作中获得较为成功的应用。     

基于遗传算法的盲超分辨率图像的重建

针对盲超分辨率图像复原问题,提出了一种基于遗传算法的盲超分辨率图像重建方法。这种方法建立了一个由高分辨率图像和模糊项相关联的正则化函数,并利用遗传算法的全局寻优能力使得这个正则化函数最小化,从而由一组退化的低分辨率图像求得高分辨率图像,同时评估出导致模糊原因。仿真结果表明算法的可行性。     

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。     

混沌卷积混合信号的预测重构盲反卷积方法

介绍了混沌序列的特性，然后利用混沌的类随机特性和盲信号处理技术，提出了一种针对混沌卷积混合信号的预测重构盲反卷积方法．该方法充分利用了混沌的物理特性，通过对混沌卷积混合信号使用基于直接预测误差分析所构成的混沌滤波器和基于相空间重构动力学系统方程的人工智能补偿技术去进行盲反卷积，从而实现对单输入单输出混沌卷积信号的源信号和传输函数的盲反卷积处理．仿真实验验证了该方法的有效性和可行性。