正弦积分拟合的图像复原边界振铃效应抑制方法

目的 边缘振铃效应是影响运动模糊图像复原效果的重要因素之一。为了有效提高运动模糊图像复原的质量,针对运动模糊图像复原中由于图像边界截断而产生的振铃效应问题,提出一种正弦积分拟合的图像复原边界振铃效应抑制方法。方法 首先,对待处理的模糊图像根据模糊核的大小进行边缘延展;然后,分别利用正弦函数积分方法和双正弦函数积分方法对单向过渡区域和双向过渡区域进行窗函数计算;进而,将延展图像进行加窗处理;最后,对加窗图像进行复原处理并提取出原始图像的部分作为复原结果。结果 与现有的几种振铃效应抑制算法进行对比实验。在视觉效果方面,本文方法能有效抑制振铃效应;在峰值信噪比(PSNR)、归一化均方误差(NMSE)以及图像质量指数(Q)等图像质量评价指标方面,本文方法的PSNR值比最优窗算法提高了约0.170.76 dB,NMSE值比最优窗算法降低了约0.000 50.000 7,Q值比最优窗算法提高了约0.0230.029,本文方法在多数情况下得到的评价指标优于循环边界法;在耗时方面,本文方法对非迭代恢复算法的处理时间比循环边界算法降低了约0.040.11 s,对迭代恢复算法处理时间减少达到数秒。结论 通过大量实验发现,正弦积分拟合的图像复原边界振铃效应抑制方法在进行振铃效应抑制时,能有效控制计算量,且能完整地保留图像的边缘信息,图像恢复效果明显优于其他方法。     

运动模糊图像恢复的算法研究与分析

运动模糊图像恢复是图像处理中的重要部分。从运动模糊图像退化模型开始,介绍比较了几种恢复算法,并选取其中的维纳滤波法进行深入具体的实验,分析了图像恢复过程中存在的运动模糊仿真图片的正确生成、振铃效应及其与恢复算法参数的选取之间的关系等问题,最后简要分析了图像恢复中质量变差的原因。     

基于非均匀模糊核的RL改进算法

针对传统均匀模糊模型下的Richardson Lucy（RL）算法存在振铃效应和细节丢失等问题,提出了一种基于非均匀模糊模型下的改进RL算法。基于Yu-Wing的射影运动模糊模型,通过在迭代过程中采用基于局部极值分解的方法提取含有图像结构但无振铃的边缘图像,将模糊图像和上述提取的边缘图像作为输入图像,用添加了局部先验项的RL法对输入图像进行去模糊。实验验证了算法抑制振铃效应的有效性,同时很好地保留了图像细节,表明非均匀模糊模型在相机抖动产生的模糊图像去模糊中更为有效。     

运动模糊图像恢复的算法研究与分析

运动模糊图像恢复是图像处理中的重要部分。从运动模糊图像退化模型开始,介绍比较了几种恢复算法,并选取其中的维纳滤波法进行深入具体的实验,分析了图像恢复过程中存在的运动模糊仿真图片的正确生成、振铃效应及其与恢复算法参数的选取之间的关系等问题,最后简要分析了图像恢复中质量变差的原因。     

面向运动过程建模的运动模糊图像摄像机响应函数估计方法

摄像机响应函数是将图像辐照度映射到图像强度的非线性函数,目前的运动模糊去除算法并没有考虑成像过程中摄像机响应函数的影响,不可避免地存在去模糊效果不佳的现象.通过研究运动模糊图像的摄像机响应函数估计问题,提出能量累积形成模糊的运动过程和摄像机响应函数相结合的摄像机响应函数求解模型,并进一步基于该运动过程模型提出一幅或多幅运动模糊图像的摄像机响应函数求解方法.首先选择一些与局部运动方向不平行的模糊边界,然后根据这些边界的模糊形成过程简化摄像机响应函数求解模型,实现摄像机响应函数求解.该方法没有苛刻的平行边界要求,较已有方法更加灵活.摄像机响应函数的求解实验及运动模糊图像去模糊实验结果表明,文中的求解摄像机响应函数模型和方法是准确的,利用该响应函数可提高对运动模糊的去除效果.     

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。     

加强边缘感知的盲去模糊算法

目的 拍摄过程中,如果摄像机进行了错误的聚焦,就会得到模糊的图像,如何将模糊图像变得清晰成为一个亟待解决的问题。目前关于图像的去模糊方法多采用基于模糊核约束的卷积模型。但是由于实际应用中很难准确获取模糊核的信息,同时计算机也存在精度限制,计算结果与实际物理模型有偏差,因而去模糊的主要挑战为：如何精确地估计模糊核,以及如何在复原过程中减弱由于精度限制造成的振铃效应。方法 振铃效应是指图像的灰度剧烈变化处产生的震荡,类似于钟被敲击后产生的波状空气震荡。在图像复原过程中,此效应通常发生在梯度变化较大的边缘区域附近。本文对此进行研究,在去模糊过程中引入边缘信息作为约束条件,以改善模糊核的估计,并通过抑制边缘区域的反卷积,抑制图像复原过程中的振铃效应。算法主要分为如下3个部分：1）设计了适用于模糊图像的边缘提取算法;2）利用边缘信息设计了加强边缘感知的反卷积算法;3）提出并设计了安全检测子,以保证算法在边缘区域复原的完整性。结果 实验结果表明,在没有先验知识的情况下,本文方法可以较好地恢复图像细节,并有效抑制振铃效应。较之传统的去模糊处理算法,本文方法在性能上有较大提高。比如,相比于Chan、Krishnan以及Hu的方法,本文方法在峰值信噪比指标上分别提高了25.73%、3.52%和4.43%,在结构相似性指标上分别提高了7.67%、1.63%和3.59%。同时,与基于深度学习的方法相比,本文方法不依赖于数据集,鲁棒性更强。结论 本文方法可以较好地恢复图像细节,并抑制振铃效应,同时比深度学习方法适用范围更广。     

基于RGB通道自适应的维纳滤波图像去模糊研究

图像去模糊是针对当图像受到模糊,复原出期望的清晰图像的过程。由于图像受到模糊的程度及过程未知,很难利用精确的模糊核对图像进行复原。同时要考虑到图像的三个通道在受到模糊时的影响不一致,对维纳滤波复原图像进行了研究,提出一种基于RGB三通道下自适应的维纳滤波图像去模糊技术研究。首先对图像进行模糊核估计,求出模糊核,然后将图像分为有限个图像块,对图像进行降维,最后,通过求出的模糊核应用到维纳滤波模型中,进行图像复原。与现有的方法比较,基于RGB通道自适应的维纳滤波图像去模糊研究的方法能够得到更好的恢复效果,并有效的抑制了边界出现的振铃现象。     

非零边界旋转运动模糊图像的恢复算法

具有非零灰度边界的旋转运动模糊图像的恢复是图像处理的一个热点研究问题。为了在离散情况下能够沿模糊路径上快速提取像素的灰度信息，将Bresenham算法思想引入到旋转运动模糊图像的恢复工作中，并在此基础上，提出了一种基于模糊路径频域滤波去卷积的恢复算法，同时，为了有效地恢复非零边界区的图像信息，又提出了一种基于邻域知识引导的最小代价恢复算法。这样就可将非零边界旋转运动模糊图像的恢复过程分为两个阶段，即先后用该两个恢复算法分别进行处理，由于使整个恢复过程避开了迭代计算和一些复杂的费时运算，从而加快了恢复速度。为验证该算法的效果，在微机上，对该恢复算法与现有的算法进行了对比实验和一系列的验证实验，实验结果表明，该算法十分有效，且具有一定的抗噪能力。     

基于RPCA的局部运动模糊图像的复原

针对视频中局部运动模糊图像复原问题,首先运用RPCA将运动物体从图像中分离出来,用傅里叶变换得到其频谱图,对频谱图进行边缘检测和Hough Transform,估算出PSF值,然后用维纳滤波进行图像恢复并合成到背景中。从实验结果可以看出,该方法能够很好地分离图像的前景和背景,并将恢复后的前景图像融合到背景中,没有振铃效应产生,取得了很好的复原效果。     

非凸全变分正则化模糊图像复原模型研究

拍摄过程中的相对运动,导致获取图像存在一定程度的模糊,降低了其利用价值。在贝叶斯框架下,基于图像的局部结构特征和方向信息测度,提出了改进的自适应非凸全变分正则化图像复原模型,充分利用图像的全局和局部先验信息,有效抑制了复原图像中存在的振铃效应。实验结果表明,提出的改进模型在复原图像的同时能够保留图像的边缘轮廓等结构信息,得到的复原图像在峰值信噪比、平均结构相似度和主观视觉效果方面均有所提高。     

一种改进的受限制自适应图像复原算法

利用Wiener滤波或约束最小二乘方法复原的图像在图像灰度值发生跳变处会出现振铃式的波纹。受限制自适应图像复原算法对复原和平滑加以局部的适应性控制,有效地克服振铃波纹。在受限制自适应图像复原算法的基础上,通过提高加权数组的精细程度,改善复原的自适应控制能力,采用Neumann边界条件消除边界截断引起的寄生波纹。实验结果表明改进算法的复原效果较优。     

基于超拉普拉斯模型的运动去模糊算法*

通过分析自然图像梯度统计的长尾分布特性,提出一种基于超拉普拉斯模型的图像运动去模糊算法。该算法使用分步交替迭代最小化办法优化能量方程,并在优化过程中采用了查询表法快速求解图像反卷积。实验结果表明,该算法可以在数秒时间内处理完成一幅中等大小的图像,并获得较优的复原结果,其复原效果和对振铃现象的抑制均优于维纳滤波法和Richardson-Lucy复原法。     

一种改进的Landweber迭代图像复原算法

为解决传统的Landweber迭代法收敛速度慢,且对噪声敏感的问题,本文针对几种常见的模糊,即大气湍流模糊以及运动模糊,分别研究讨论了图像模糊的产生机理,并提出了一种改进的Landweber迭代图像复原方法.通过将图像的信号域与噪声域分离,改进的方法只在信号域上进行迭代加速,抑制了噪声的扩大.实验对比结果表明本文提出的方法在加速收敛的同时仍可以提高图像复原的精度,并以遥感图像和高速铁路图像为例,进一步验证了该方法的实际应用效果.     

单通道散焦模糊置换图像的盲分离

针对一类散焦模糊置换图像,提出一种基于参数估计的单通道盲分离新方法。该方法基于散焦模糊置换图像的频域特性估计出散焦模糊半径,采用Lucy-Richardson(L-R)算法对置换图像进行盲复原,并通过定义像素梯度绝对值和来对复原产生的振铃效应进行评价,根据评价结果进行分类估计出置换混合矩阵,从而完成置换源图像子块的分离。实验结果表明,针对经历不同置换操作的散焦模糊置换图像,该方法均能获得较好的分离效果,同时,对高斯噪声和有损JPEG压缩都具有较好的鲁棒性。     

盲复原图像振铃效应评价

线性空不变盲复原算法通常会在较为明显的边缘处产生振铃效应。振铃现象主要受噪声,复原算法种类,以及复原算法参数的选择的影响。提出了一种盲复原图像振铃效应评价方法。方法根据振铃效应的不同类型,使用Gabor滤波器,共生向量等方法分别对其进行评价,最后提出整体的振铃效应评价方法。实验结果表明,该方法可以有效地评价不同复原算法和不同复原参数下的复原图像中的振铃效应,评价结果符合主观评价结果。     

基于双侧滤波的多幅灰色图像修复

首先比较L2泛数、L1泛数和ρ函数的各自优势,然后利用多幅降质图像,提出一个新的基于双侧滤波盲去卷积模型。并采用最速下降法给出了演化方程组,最后利用计算机模拟实现。针对运动模糊情况,对新模型与全变差(TV)模型修复效果作了比较。针对高斯模糊情况,利用单幅图像与两幅图像修复效果进行比较。实验结果表明,新模型更适用于运动模糊情况,其多幅图像修复比单幅图像修复效果更好。