基于多正则化约束的图像去运动模糊

针对图像去运动模糊问题的病态性,已有的方法通常引入对图像的正则化约束从而缩小解空间范围使其良态化,但单一的正则化约束并不能很好地估计点扩散函数和复原原始图像。基于此,本文提出一种基于多正则化约束的图像去运动模糊方法。首先,根据图像梯度符合重尾分布的特性,采用归一化的超拉普拉斯先验项作为对图像先验约束的正则项。其次,分析描述图像运动模糊的点扩散函数的内在特性包括稀疏性和连续光滑性;同时,采用点扩散函数自身的L₁范数保证其稀疏性并作为其中一项点扩散函数先验约束的正则项,采用Tikhonov正则化约束保证其连续平滑性并作为另一项点扩散函数先验约束的正则项,避免估计的点扩散函数中存在孤立的点。由于所建立的正则项虽然不可微但其是非严格凸函数,故引入辅助变量采用分裂法和交替求解法对所建能量方程进行求解,并利用小波软阈值公式求解辅助变量。本文方法对合成的运动模糊图像和实际相机抖动造成的自然模糊图像均进行实验,实验结果验证了该模型和求解算法的有效性和快速性。实验结果表明,本文方法提高了点扩散函数估计准确度,同时提高了复原图像质量,具有较好的复原效果。     

改进极大似然估计大气湍流图像复原算法

采用Zernike多项式进行波前复原,并作为点扩散函数的初值,结合图像先验信息和参数估计改进最大似然估计法,对模拟的湍流退化图像进行复原实验。实验结果表明,相比于Lucy-Richardson和盲卷积算法,该算法复原后图像的灰度平均梯度有明显提高。     

水下模糊图像参数估计复原方法

针对不同的图像退化模型,分析了图像模糊的不同类型以及通过解卷积复原图像的各类方法,讨论了对应于不同模糊类型所适用的解卷积方法。在对水下图像复原前先采取去噪预处理较好地抑制了复原过程的病态问题,再利用拉东变换和傅里叶变换估计点扩展函数中模糊角度和模糊距离,实现了在缺少先验信息前提下的水下图像的复原,且相比于其他估计方法更加简便准确。实验结果表明:该方法能较为有效地复原水下模糊图像。     

基于简单透镜计算成像的图像复原重建

为了在精简光学镜头结构的情况下获取高像质图像,提出了基于简单透镜计算成像的图像复原重建方法。首先,通过分析光学系统点扩散函数空间变化特性,提出了基于空间变化的点扩散函数获取及测量方法。然后,采用基于自适应稀疏先验信息的空间变化点扩散函数图像分块复原算法,对简单透镜模糊成像进行复原重建。为了验证本文算法的有效性,采用数字仿真模拟和实际拍摄两种方式获取简单透镜成像结果。结果表明:本文算法能够有效地抑制图像边缘的振铃效应并较好地保留图像的细节。     

暗通道约束和交替方向乘子法优化的湍流图像盲复原

为提高湍流退化图像的复原效果,针对盲复原算法在最大后验概率框架下,使用梯度分布先验信息约束容易求得模糊平凡解的问题,提出了一种暗通道约束和交替方向乘子法优化的湍流图像盲复原算法。基于多尺度的思想,在每一层尺度上,对图像施加暗通道先验约束,对点扩散函数施加非负性约束和能量约束。对采用坐标下降法交替迭代估计当前尺度下的模糊核和图像,当达到最大尺度时,得到最终估计的模糊核。结合总变分模型,采用交替方向乘子法优化实现图像细节快速恢复。实验结果表明,新算法使用的先验信息约束,有利于得到清晰解,在总变分模型下能收敛到全局最优解,可以有效抑制图像复原过程中产生的伪迹,恢复出更好的目标图像细节。     

一种基于稀疏正则化的图像盲复原方法

在图像盲反卷积的过程中,最主要的难点是缺少点扩散函数的足够信息而导致的病态问题.解决此问题可以通过对原始图像和点扩散函数同时进行正则化约束.为了在图像复原过程中得到惟一、稳定的解,并保证图像恢复结果的有效性,提出了一种具有尺度不变性和稀疏性的正则化函数,并通过两组对比实验例证了利用该函数的图像盲复原算法具有良好的鲁棒性和收敛稳定性.     

正则化的近似最大公因子的图像盲复原算法

针对近似最大公因子图像盲复原算法对噪声敏感的问题,提出了一种基于全变分正则化的近似最大公因子图像盲复原算法。该算法利用近似最大公因子盲复原算法估算出点扩散函数,然后利用全变分正则化迭代解卷积求得复原图像。改进算法从抑制噪声和反卷积运算约束两个方面去改进近似最大公因子图像盲复原算法,提高算法的鲁棒性。最后给出仿真实验,在同一噪声水平下改进算法的PSNR提高了1～5dB,SSIM提高了0.09～0.3,验证了改进算法有较好的效果。     

一种改进的模拟退火图像盲复原算法

通过分析均匀分布与Cauchy分布的分布机制,提出了一种改进的模拟退火图像盲复原算法,该算法选择Cauchy分布为随机扰动量来产生状态扰动函数。通过计算机仿真,验证了该算法对初值的鲁棒性和复原的效果优于基于均匀分布随机扰动量模拟退火盲解卷积算法,提高了收敛到最优解的速度。     

基于先验优化的一致性模糊盲复原算法

为了提高一致性模糊图像盲复原清晰度,针对复原过程中涉及的全变差模型先验约束问题,提出一种基于先验优化的一致性模糊盲复原算法.利用基于半高斯梯度算子的局部加权全变差模型提取模糊图像显著边缘,在去除噪声和纹理干扰的同时,可提高有利信息的保持能力;提出多尺度混合特性先验估计模糊核,增强了模糊核估计的准确性;利用非盲去卷积得到了清晰的复原图像.实验结果表明,相较其他算法,针对模拟模糊图像,所提算法的复原图像峰值信噪比平均提升约1.7%,结构相似性指数平均提升约19.1%;针对真实模糊图像,复原图像伪影更少,边缘纹理细节更加清晰自然,整体视觉效果更好.     

结合编码曝光和运动先验信息的局部模糊图像复原

针对局部运动模糊图像复原的病态性和背景被破坏的问题,提出基于编码曝光和运动先验信息的局部模糊图像复原方法. 分析编码曝光成像理论模型,建立最优码字选取的适应度函数准则. 通过物像关系,获得运动目标的点扩散函数（PSF）像移尺度初步估计参数,作为运动先验信息. 采用背景差分法进行目标提取,综合编码曝光运动模糊图像的叠加特性,实现对运动模糊目标区域的精确提取. 结合先验信息,引入基于贝叶斯最大后验概率框架的student-t复原算法进行PSF精确估计和复原重建,快速迭代得到复原结果. 搭建实验仿真系统,并开展针对实际运动目标的复原实验. 实验结果表明,该方法能有效改善传统曝光中运动模糊复原的病态性问题,抑制复原过程中目标图像边缘振铃及背景噪声的放大效应,所复原图像具有更好的主客观评价结果.     

基于变分狄利克雷模糊核估计的行车记录盲图像复原

针对行车记录模糊图像的模糊核不能准确估计的问题,提出一种变分狄利克雷分布的模糊核估计方法,并利用改进的增广拉格朗日算法实现有效的图像复原。采用梯度投影法求解优化问题,提取图像边缘的精确方向,用狄利克雷分布替代模糊后验估计消除图像噪声,减少额外约束;以超拉普拉斯先验分布建模,结合ALM实现行车记录盲图像复原。实验结果表明,通过多尺度的模糊核估计,能有效估计模糊核并消除行车记录图像的噪声,恢复行车记录图像的纹理细节。与其他方法相比较,所提出的盲图像复原方法,从视觉特性和评价指标来讲都具有较好的恢复效果。     

基于交替方向乘子法的图像盲复原

为了克服正则化理论的全变分图像盲复原模型中出现的运行效率低、效果不好等问题,提出一种基于交替方向乘子法的盲复原迭代算法。该算法通过交替迭代的方式,将复原图像与点扩散函数交替估计,同时不必更新惩罚项从而提高了运行速度和复原的质量。计算同时加入了对点扩散函数的归一化和阈值约束条件以及对图像的正定性条件。数值试验中,对不同模糊类型的图像进行了盲复原处理,并与已有的其他盲复原方法进行了比较。从主观评价能够发现,提出的算法能够改进图像的质量,提高其分辨率;通过客观指标比较,峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)最大能够提高1.2 dB,结构相似度(structural similarity index, SSIM)最大提高1%,计算时间最大节约一半左右。     

图像重建算法中的窗函数研究

对广角扇束扫描模式下的图像重建算法进行了研究．在引入实验的七种典型窗函数中，有限带宽、三角形窗以及余弦窗是卷积窗函数比较理想的选择．在图像重建，选择有限带宽窗时有较好的空间分辨率，三角形窗时有较好的密度分辨率。选择余弦窗时是空间分辨率与密度分辨率两者的折衷；从窗函数的频谱角度考虑。可用于图像重建的一个良好的卷积窗函数应该具备以下条件：（1）最小的3dB带宽B，即最小的主瓣宽度；（2）最小的旁瓣最大峰值A；（3）最大的旁瓣峰值衰减速度D．通过实验，验证了基于窗函数的卷积反投影图像重建算法可以有效地提高重建图像的质量．     

基于WNMF和聚焦点定位分析的多聚焦图像融合方法

在非负矩阵分解(NMF)图像融合方法的基础上,提出一种基于加权非负矩阵分解(WNMF)和聚焦点定位分析的多聚焦图像融合方法。该方法利用光学系统成像原理及点扩散函数在光学成像过程中的作用,判定多聚焦图像中的聚焦点的近似位置,并以此为基础构建一个权值矩阵,然后将加权非负矩阵算法应用于图像融合中,最后得到一幅各部分都聚焦清晰的图像。实验结果表明,通过本文提出的方法得到的融合图像效果优于普通的非负矩阵分解方法、小波变换法方法及拉普拉斯塔式方法。     

匀速直线运动模糊图像点扩展函数的识别方法

为解决图像复原中模糊函数即点扩展函数的估计问题,介绍了图像退化的一般模型,分析了匀速直线运动模糊的退化函数,并采用基于约束最小二乘复原算法的参数误差曲线法对运动参数进行估计。实验结果表明:该方法可以提高参数的判别精度,复原图像的视觉效果和峰值信噪比都有显著提高。     

稀疏正则化方法的超声信号反卷积

提出了一种在稀疏分解框架下的超声信号反卷积模型,改善了超声成像的质量。该模型包含两个正则项,分别约束信号的光滑性和字典表示的稀疏性,并应用高阶统计量和MA模型估计系统的点扩散函数。模型直接求解很困难,采用分裂Bregman方法交替迭代求解;并对反卷积的信号进行动态滤波、包络检波、二次抽样、动态压缩、灰阶映射等处理,得到超声灰度图像。实验结果表明,该反卷积方法成像比直接成像的分辨率高,图像的对比度得到增强,斑点噪声明显减少。     

基于OpenCV的匀速模糊图像复原与算法分析

对水平匀速直线运动造成的模糊图像进行频谱分析,估计出模糊距离,进而求得图像的点扩散函数。采用维纳滤波法和投影复原法复原图像,分析这2种算法对模糊距离的鲁棒性。采用OpenCV与MFC函数库作为软件设计基础,实现的软件系统对匀速模糊图像的复原效果比较理想。     

TV正则化的双迭代RL湍流退化图像复原算法

RL算法是湍流退化图像复原的一类重要算法,但在迭代过程中存在噪声放大或过度平滑问题.围绕湍流退化图像复原问题对RL（Richardson-Lucy）算法及其改进方法进行研究：建立了一种短曝光成像探测湍流退化模型,并给出该模型中随机相位屏的数值模拟方法;推导了RL算法的基本原理和计算公式;为更好地从湍流退化图像中恢复目标,提出了TV正则化双迭代RL图像复原算法.改进算法引入总体变分约束,并对目标图像和点扩展函数采用内外循环双重迭代,充分利用了目标图像和点扩展函数的内在联系.仿真实验表明,算法能有效地保持了图像的细节信息,复原效果明显优于传统RL算法.     

基于频谱图分析的PSF自动获取方法

运动模糊图像恢复讨论的是对运动物体所拍摄的模糊图像进行精确恢复,恢复的关键在于精确获取点扩展函数的参数。本文提出了一种点扩展函数自动获取方法,该方法通过计算机分析运动模糊图像频谱图,能够自动获取点扩展函数的运动方向和模糊长度,避免了人机交互的繁琐和不准确。通过实验仿真并与其他点扩展函数的参数获取方法做比较,验证了该方法的准确性和实用性。