运动模糊图像点扩散函数尺度鉴别

运动模糊图像的运动模糊方向被高精度地鉴别出来后,将之旋转到水平轴,则二维问题可简化为一维问题来处理。将旋转后的模糊图像在水平方向上进行一阶微分,然后在水平方向上求微分图像的自相关,并将自相关图像的各列加起来,得到一条鉴别曲线,在鉴别曲线上的零频尖峰两侧,会对称地出现一对共轭的负相关峰,两负相关峰间的距离等于运动模糊点扩散函数尺度的两倍。这一新的运动模糊点扩散函数尺度鉴别方法,不仅适用于匀速运动模糊尺度鉴别,也适用于振动、加速运动等变速直线运动的模糊尺度鉴别,而且具有很强的抗噪声干扰能力,鉴别精度高。文中借用信息光学中用于目标识别的光学联合变换相关器JTC概念,给出了该新鉴别方法的解析理论分析。     

图像运动模糊方向的检测方法

为了降低运动模糊图像恢复问题的复杂度,提高计算效率,将图像恢复的二维问题转化为一维问题,可以将图像的模糊方向旋转到水平方向,这就需要识别图像的运动模糊方向.计算模糊图像任意角度的方向微分,根据微分图像灰度值的绝对值的分布特征,可以看到模糊方向和微分图像的绝对灰度值存在一定的关系,由此可以鉴别出模糊方向.在鉴别过程中,给出了精度更高的三次样条插值计算微分图像的详细方法.仿真实验表明,该方法稳定性好,具有较高的精度.     

基于纹理滤波和方向微分的模糊方向识别

针对最小方向微分(MDD)算法在运动模糊方向识别中误差大和实时性差的缺点,提出一种改进的MDD算法。通过计算局部最大差值对模糊图像进行滤波,增强模糊方向上的纹理细节,利用双线性差值求解最小方向微分和,其对应方向即为模糊方向。根据方向微分和曲线的变化规律,给出模糊方向的迭代搜索模型,从而减少搜索次数。仿真结果表明,改进算法具有较高的识别精度和较快的执行速度。     

运动模糊参数的空域鉴别方法

匀速直线运动模糊图像的复原,关键在于点扩散函数参数(运动模糊方向和模糊尺度)的鉴别.为此,提出了一种运动模糊参数的空域鉴别方法,该方法利用3×3微分算子的任意方向微分功能鉴别运动方向,而后求微分图像自相关函数来鉴别运动模糊尺度.在搜索运动方向时将搜索步长分为两层,较大步长做粗略搜索,较小步长做精细搜索.仿真实验过程中,利用改进的维纳滤波器复原模糊图像,结果表明该方法计算复杂度低,鉴别精度高,复原效果好.     

基于局部标准差和方向微分的模糊方向识别

针对最小方向微分算法在运动模糊方向识别中误差大和实时性差的缺点,提出利用局部标准差和方向微分相结合的方法鉴定模糊方向。该方法首先对模糊图像进行局部标准差滤波以增强模糊方向上的纹理细节,然后利用双线性插值求最小方向微分和,其对应的方向即为模糊方向;在对方向微分和曲线归纳分析后找到了其内在规律,基于此规律提出范围对半递减搜索最小值的方法,减少了搜索次数。实验结果表明该算法识别精度高,抗干扰性强,实时性好。     

基于频域识别运动模糊的模糊方向和模糊度

运动模糊图片的频谱中存在平行的零点直线。这里提出了一种算法,识别零点直线含有的运动模糊方向和模糊度信息:首先对模糊图像进行分块,然后将分成的小块相加,利用拉氏算子对最后的相加结果进行无方向性的二阶微分,通过二维FFT变换求得频谱。接着对频谱取绝对值、做归一化之后,修饰二值化结果,最后进行Radon变换,求得点扩展函数的运动方向和模糊长度。实验论证该算法可靠通用,性能优良。     

一种运动模糊图像的复原法

被摄物与相机之间的相对运动往往会造成图像的运动模糊，给图像的识别带来不便。为了恢复这些模糊图像，文中提出了一种运动模糊图像的复原法。它利用了双线性插值及模糊方向上微分图像灰度值(绝对值)之和最小的方法来求出运动模糊的方向，其次运用传播波方程对任意方向上的匀速直线运动模糊进行恢复。将此方法应用于一个具体的实例当中，发现效果明显，由此可看出此方法是十分有效的。     

一种运动模糊图像的复原法

被摄物与相机之间的相对运动往往会造成图像的运动模糊,给图像的识别带来不便.为了恢复这些模糊图像,文中提出了一种运动模糊图像的复原法.它利用了双线性插值及模糊方向上微分图像灰度值(绝对值)之和最小的方法来求出运动模糊的方向,其次运用传播波方程对任意方向上的匀速直线运动模糊进行恢复.将此方法应用于一个具体的实例当中,发现效果明显,由此可看出此方法是十分有效的.     

利用拉氏算子鉴别运动模糊方向

提出一种新的鉴别运动模糊图像的运动模糊方向的方法，它利用拉氏算子对运动模糊图像进行无方向性的二阶微分，并求微分图像的自相关，发现自相关图像中数值较大的点(鉴别点)能够有效标示出运动模糊方向。选取适当数目的候选鉴别点，并利用聚类方法剔除其中的奇异点，得到鉴别点；过零频尖峰(自相关图像的中心点)画一条直线，计算各个鉴别点到该直线的距离，求距离和；改变直线方向，当距离和最小时，直线的方向即为运动模糊方向。数据实验表明，这一新的运动模糊方向鉴别方法，具有抗噪声能力强、适用范围广、计算量小、鉴别精度高、稳定性好的优点．     

基于互相关模糊长度估计的图像复原

为提高含噪运动图像的复原质量,提出一种基于互相关原理的运动模糊长度估计算法。根据图像的Radon变换得到运动模糊角度,提取模糊中心各模糊路径上的像素灰度值,通过互相关计算确定模糊长度,采用Lucy-Richardson迭代算法对观测图像进行复原。实验结果表明,该算法的抗噪性较好,迭代收敛速度较快。     

基于小波变换和方向微分的运动模糊方向鉴别研究

针对最小方向微分算法(MinimumDirectionalDerivation,MDD)在运动模糊方向鉴别中计算量大的问题,提出利用小波变换和方向微分相结合的算法鉴别运动模糊方向。首先引入小波变换获得运动模糊图像的低频部分,缩小了计算范围,减小了计算量;然后在利用基于方向微分的加权平均法鉴别模糊方向时,先取步长为10°粗略得到模糊方向,在此模糊方向±10°范围内以0.5°为步长精确鉴别出模糊方向。该方法既能减小计算量,又能提高鉴别精度。仿真结果表明本文算法鉴别运动模糊方向误差小,实时性好,应用范围广。     

视觉传感器抖动模糊图像复原技术

针对视觉传感器的抖动导致采集图像模糊不清的问题,研究了现有的模糊长度和模糊方向参数鉴别的方法.根据运动模糊图像背景像素点的相关性,对模糊图像采用Sobel算子进行一阶微分,并进行自相关运算,相关曲线每一列的两个边界值求和,求和曲线中两个相等的最小值的距离等于运动模糊长度;模糊图像进行傅里叶变换转换为频谱图,将频谱图的条纹二值化处理并进行最小二乘拟合,求取拟合直线斜率,实现运动方向的测量.根据所求点扩散函数(PSF),利用Lucy-Richardson迭代算法对运动模糊图像进行复原.相对于传统方法,所提出的方法对模糊长度和模糊角度的确定具有较高的精度,对视觉传感器运动引起的模糊图像复原具有良好的效果.     

基于方向微分和加权平均的运动模糊方向鉴别

在曝光的瞬间,造成图像模糊的运动,可近似作为直线运动来处理,但在像平面中的运动模糊方向未知。将原图像视为各向同性的一阶马尔科夫过程,提出了一种新的运动模糊方向鉴别方法,即方向微分鉴别方法,可以高精度鉴别匀速运动、加速运动、振动等各种运动的模糊方向,具有鉴别范围大、稳定性好的优点,克服了Y.Yitzhaky方法的不足。高精度估计出运动模糊方向,则可以通过图像旋转将运动模糊方向旋转到水平轴,图像恢复因此由二维问题转化为一维问题,大大降低了图像恢复的难度,且为图像恢复的并行计算打下基础。文章给出了采用双线性插值或三次C样条插值进行方向微分的详细计算方法,其中双线性插值方法计算量小,而三次C样条插值方法鉴别精度比双线性插值方法高。采用加权平均措施,平均了引起鉴别误差的各种随机因素,提高了鉴别精度,增强了运动模糊方向鉴别的稳定性。     

基于图像像素间空间信息的加权模糊阈值分割算法

模糊理论对处理模糊不确定性的事件具有得天独厚的优势,而阈值分割算法是一种简单有效的算法,因此基于模糊理论的阈值分割在图像分割领域中得到广泛的应用。但是多数的阈值分割算法对于灰度图像的处理往往仅利用图像的灰度水平值而未考虑像素的空间邻域信息,大大地增加了灰度图像的目标和背景的误分比率。针对此问题提出一种引入空间信息的加权模糊阈值分割算法,在考虑像素的灰度水平值的同时,将像素与其邻域像素的空间关系作为权重来共同对该像素作用,设计出新的模糊分割函数。实验证明该算法具有较好的稳定性和鲁棒性,对多数图像的梯度的灰度直方图接近单峰的图像和灰度峰值分布距离较远、两峰数量悬殊的双峰图像,均能得到很好的分割效果。     

像素方向分布不一致性的图像模糊取证方法

相机的普及和图像处理软件的广泛应用使得数字图像正面临着被随意篡改和伪造的威胁。针对模糊润饰后的数字伪造图像,提出一种利用像素方向分布不一致性特征进行定位检测数字图像取证的方法。通过从图像中提取每个像素的方向特征来描述润饰操作对像素方向分布的破坏,在此基础上利用模糊区域与未模糊区域像素方向相关性的特征对模糊润饰的伪造图像区域进行定位。实验表明,该算法能够有效地对模糊润饰的图像进行检测和定位并且具有很好的鲁棒性。     

基于模糊集理论鉴别运动模糊参数

运动模糊是降质图像中常见的一种形式,运动模糊图像的恢复主要依靠对运动模糊参数的估计。提出了一种新的算法来估计线性运动模糊参数。该算法利用Radon变换找到运动模糊图像的方向,通过运用模糊理论中的t-norm调整得到模糊尺度。实验结果表明,该算法在鲁棒性和精确性上均有很大提高且即使在信噪比比较低的情况下仍然可以得到很好的恢复效果。     

一种改进的运动模糊图像恢复算法

在运动图像复原的研究中,运动模糊图像的参数估计与恢复算法是近年来数字图像处理领域研究的热点问题.针对运动图像受到噪声信号的影响,为了提高图像恢复效率,通过对运动模糊图像的恢复过程进行分析,提出了一种改进的参数估计与图像恢复算法,即利用经阈值化处理的Radon变换估计模糊方法,通过微分自相关法估计模糊长度,最后应用带最优窗的维纳滤波进行图像复原.进行仿真的结果表明,改进算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参数并取得了较好的恢复效果,提升了图像恢复的抗噪性能,具有实际参考价值.     

基于TVGA正则化的室内运动模糊图像恢复

针对室内环境下相机曝光时间长,被摄目标相对相机运动会产生图像模糊的问题,以室内服务移动机器人为研究背景,提出了一种基于Topkis-Veinott梯度法(TVGA)正则化运动的模糊图像恢复方法。此算法首先采用方向导数法估计出运动模糊方向,同时将图像运动模糊方向旋转至水平轴;然后采用自相关函数平均法确定运动模糊长度,并算出运动模糊点扩展函数(PSF);最后采用改进的TVGA最优化正则参数,进而恢复原始图像。与经典的Wiener法和两种正则化恢复方法进行的比较结果表明,用TVGA法正则化恢复的图像效果较好,不仅较接近原始图像,且易于实现。     

基于方向微分的运动模糊方向鉴别

在曝光的瞬间，造成图像模糊的被摄景物与相机的相对运动，虽可近似作为直线运动来处理，但模糊图像中的运动模糊方向未知。若能由模糊图像出发，估计出运动模糊方向，则可以通过图像旋转将运动模糊方向旋转到水平轴，这样图像恢复就可由2维问题转化为1维问题，这就大大降低了图像恢复的难度，并为图像恢复的并行计算创造了有利条件。为实现这一目的，将原图像看作是各向同性的一阶马尔科夫过程，提出了一种新的基于方向微分的运动模糊方向鉴别方法，该方法不仅可以高精度鉴别匀速运动、加速运动、振动等各种运动的模糊方向，而且具有鉴别范围大、鉴别精度高、稳定性好的优点。另外，为了具体实现这种鉴别，还给出了采用双线性插值或三次C样条插值进行方向鉴别的详细计算方法，其中双线性插值方法计算量小，但三次C样条插值方法的鉴别精度比双线性插值方法高，而且通过加权平均，还可进一步降低各种随机因素引起的鉴别误差，这不仅提高了鉴别精度，而且增强了运动模糊方向鉴别的稳定性，因此能够更加有效地进行方向鉴别。     

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。