利用拉氏算子鉴别散焦模糊图像点扩散函数

对于散焦模糊图像,通常把其散焦点扩散函数近似为圆柱形函数。若能有效地从模糊图像中鉴别出该圆柱形的半径,则等价于求出了散焦模糊点扩散函数。利用拉氏算子对散焦模糊图像进行无方向性的二阶微分,然后求微分图像的自相关,则三维显示的自相关图像上会出现一个环形槽。环形槽由数值为负的一系列相关峰连成,槽底住置连成鉴别 别圆。该鉴别圆以零频尖峰为圆心,直径等于作为散焦点扩散函数的圆柱形直径的两倍。通过插值求和,得到一条鉴别曲线,可以直接鉴别出其直径。这一新的鉴别方法计算 量小,鉴别精度高,抗噪声能力较强。     

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。     

图象模糊点扩散函数的求解

给出了一种求解图象模糊点扩散函数的实用方法,成像系统在远处和近处对同一景物所成的两幅图象,远处像 处像模糊,图象模糊点扩散函数描述了从远外像中求解远处像的转换关系,针对求解过程中的数学病态性,采用高斯函数约束枚举法进行正则化约束计算,实验表明,该方法具有抗噪声干扰能力强,运算速度快等优点。     

运动模糊图像PSF参数估计方法改进及图像复原

运动模糊图像复原的目的是改善运动图像质量,从而为图像处理任务提供高质量的清晰图像以保证算法能够准确获取图像信息,其中运动模糊图像的点扩散函数（PSF）求解是影响复原图像质量的关键步骤。针对现有运动模糊图像PSF参数估计方法中存在的估计误差大、有效估计范围有限等问题,在分析频谱图像特征的基础上,提出一种改进的PSF参数估计方法。通过图像增强处理和形态学变换去除频谱图像中的十字亮线和噪点干扰,获取形态合适的条纹图像以完成Radon变换检测。利用二值频谱图像的条纹特征自适应地控制形态学运算精度,从而保证算法的执行效率和鲁棒性。对条纹进行边缘测定,消除由条纹自身宽度导致的角度估计误差,以提高参数估计结果的精度。实验结果表明,该方法能够提高模糊参数估计的准确率和有效估计范围,由此构建的PSF能复原出更加清晰的重建图像,复原图像总体峰值信噪比不低于25 dB。     

解扩散方程的半离散化方法

对具有周期解的扩散方程ｕｘ＝ａｕｘｘ（ａ＞０），我们用半离散化方法构造了具有任意阶精度自然数）的两层显格式。本文讨论了１≤ｐ≤１０，１≤ｑ≤５的情形，得到了一些格式，其精度和稳定性都优于现有的格式。     

一种匀速直线运动模糊参数估计方法

运动模糊恢复就是利用运动模糊退化的某种先验知识来重建或恢复原有图像。在运动模糊的点扩散函数未知的情况下,估计运动模糊的点扩散函数是运动模糊恢复的前提和关键。从傅立叶变换的角度对匀速直线运动模糊图像的点扩散函数在频域中的特点做了理论分析,论证了点扩散函数在频域内的零点特性及模糊图像两次傅立叶同态变换后的方向特性,并提出了利用这些特性进行运动模糊方向估计的方法及两种模糊距离的估计方法。实验结果证明了所提出方法的有效性。     

基于离散正交矩的图像模糊不变性研究*

提出一种基于离散正交Tchebichef矩的模糊不变矩构造算法,其对中心对称点扩散函数造成的模糊图像具有不变性。该不变矩的构造与基于连续矩构造的模糊不变矩思想相似,但其在计算过程中不存在离散近似误差和坐标变换误差,故在有噪声和无噪声情况下均具有更好的模糊不变性。仿真实验验证了本算法的可行性。     

基于能量估计的局部运动模糊检测

为了解决日常拍摄的图像或视频中普遍存在局部运动模糊导致信息丢失的问题,提出一种基于能量估计的局部运动模糊检测算法。该算法首先计算图像的Harris特征点,根据每个区域内的特征点分布筛选出备选区域;然后根据近单色区域梯度分布平滑的特点,通过计算备选区域的梯度分布并参照平均幅值阈值过滤掉大部分容易被误判的部分;最后根据运动模糊对图像能量衰减的特征对备选区域进行模糊方向估计,并计算模糊方向和与其垂直方向的能量,根据两个方向上能量的比值进一步去掉单色区域和散焦模糊区域。在图像库上的实验结果表明,所提算法能较好从存在近单色区域和散焦区域干扰的图像中检测出运动模糊区域,有效提高局部运动模糊检测的鲁棒性以及适应性。     

基于点扩散函数的多聚焦图像融合方法

提出了一种新的基于点扩散函数的多聚焦图像融合算法,采用高斯函数对多聚焦图像进行多次卷积,通过与原近似误差图像的比较,得到聚焦清晰和模糊区域,采用形态学方法将其分割出来,并根据最大值融合规则对其进行了融合。试验结果表明,该算法可将图像分割成多个聚焦区域,边缘清晰、融合效果良好。     

水平运动模糊图像模糊像素判断算法的应用

本文主要讨论的是水平方向的匀速直线运动模糊图像的模糊像素判断算法,主要将图像在水平方向上进行一阶微分．将微分自相关图像各列实施求和,得到一条共轭相关峰的鉴别曲线,由此可以得出运动模糊像素的个数。将此算法应用于水平运动模糊车牌识别中．识别效果良好。     

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。     

多聚焦散焦图像复原算法

提出一种多聚焦散焦图像复原算法。基于物体成像的点扩散函数退化模型,通过同一场景(包括前景和后景)中任意2幅对焦不同的模糊图像,得到该场景比较清晰的图像。同时,利用点扩散函数的模糊半径与物体深度信息之间的对应关系,估计物体的深度信息。实验结果证明了该算法的有效性。     

一种新的运动模糊图像恢复方法

通过对运动模糊产生原因的分析,提出了一种去运动模糊的新方法。首先应用Hough变换和自相关函数估计出运动模糊的方向和长度,然后应用迭代步长自适应的整体变分模型进行图像恢复。实验结果表明,这样的空间域处理方法,不但可以避免传统的频率域去模糊方法产生的震铃效应,而且该方法具有良好的抗噪性和对运动模糊参数估计误差的低敏感性。     

图像抖动核函数估计与图像恢复

抖动模糊是摄影中常见的问题,为此提出了一个鲁棒快速的核函数估计和图像恢复方法。给定一幅因相机抖动而模糊的图像,该方法首先建立金字塔,然后自顶向下、迭代地估计运动模糊核函数,同时对图像进行恢复。使用混合高斯模型对核函数建模,使用自然图像的边缘大尾巴分布对图像进行约束。通过冲击滤波器预测图像的强边缘,对图像的边缘与核函数进行约束,从而更好地估计核函数。并通过迟滞阈值方法和核函数重新定位的方法,降低核函数的噪声,提高核函数估计的鲁棒性能。在求解核函数能量方程时,采用共轭梯度法,利用图像的一阶和二阶偏导数降低系统方程的条件数,加快收敛速度。最后,在一个国际公开的包含32组运动模糊图像的数据集上验证了该方法。实验结果表明,该方法所恢复的图像,其边缘和纹理清晰,能够很好地避免噪声和振铃走样问题。     

基于L-R非线性迭代的降质图像复原算法

为克服图像传输和获取过程中受模糊、失真等因素影响所造成的图像降质,提出一种基于L-R非线性迭代的降质图像复原算法。建立图像退化和恢复模型,并给出复原图像的评价测度。仿真实验结果表明,与传统的维纳滤波相比,该算法在存在多种随机噪声的情况下,能达到较好的图像复原效果。     

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。     

一种基于边缘扩散函数描述散焦程度的测距算法

基于散焦图像的景物距离信息获取是当前计算机视觉研究的热门课题,但当前多数方法存在有一定的局限性,无法满足现代高效率工业检测技术的要求.本文提出一种散焦测距的新方法,该方法利用调制传递函数(MTF)来描述图像的散焦程度,通过对测量系统进行标定得到物距与散焦程度之间的关系曲线,再求得被测物在未知物距上的MTF值,根据对系统...     

车辆运动模糊图像分块恢复的新方法

利用维纳滤波进行真实运动模糊图像恢复的过程中,振铃效应和局部恢复不理想的现象严重影响恢复结果,通过理论分析、实验对比以及研究真实运动模糊过程的特点,找出了问题发生的主要原因。提出采用人工边界补偿和分块恢复的方法来抑制振铃和局部不理想的现象,并给出了模糊参数与空间位置和速度的关系以及具体的分块策略。实验结果表明,所提出的边界补偿和分块恢复方法能很好地减少振铃效应,并保持整体图像恢复效果的一致性。     

部分模糊核已知的混合模糊图像复原算法

真实环境中得到的图像常会受到多种模糊降质过程的影响,导致成像质量下降,为此提出一种图像退化模型及相应的复原算法.与传统的级联方式不同,该算法假定模糊核函数是散焦与运动模糊的加权和形式;在散焦模糊给定的情况下,使用广义拉普拉斯分布作为运动模糊的统计模型,并在期望最大化(EM)算法框架下估计模糊核函数;最后利用估计的模糊核函数进行图像复原.实验结果表明,采用文中的复原算法能够较为准确地辨识出模糊核,提升了图像复原的效果.