小波域噪声分布估计的自适应正则化图像恢复

提出一种正则化图像恢复中自适应选择局部正则化参数的方法．首先提出局部正则化参数的大小应正比于降质图像局部噪声方差;然后在小波域内给出一种估计降质图像局部噪声方差的算法;最后根据小波域噪声方差估计值的分布自适应地确定局部正则化参数．实验结果表明,对于存在多种类型噪声的降质图像,文中方法对噪声方差的估计在分布上与真实噪声一致,而在恢复效果上则要优于Katsaggelos所提出的方法．     

利用演化算法自适应选取正则算子

提出一种新的技术，它自适应地选取正则算子以取得较理想的恢复效果．通过理论分析和实验发现当恢复图像残差的频谱能量分布较均匀时恢复效果较好．这种分布均匀性可以用正则图像残差的各子频段能量偏离平均能量的程度最小来衡量，这个最小化问题以各种各样的正则算子组成的空间为搜索空间．由于一般的优化算法对此优化问题无能为力，演化算法用来求解此问题，从而自适应地选择正则化算子．实验表明新方法选取的正则算子恢复效果较好．     

一种不需噪声能量信息的准最佳正则图像复原

提出一种基于正则化方法的高效图像复原技术。围绕最小化正则解模糊误差，设计该技术。利用泰勒级数定性地分析怎样的正则化算于使正则解模糊误差能量较小，得出结论：通常情况下应选取低阻高通的正则化算子；利用随机理论解决正则解模糊误差能量期望值最小化问题，确定正则化参数；利用小波变换估计噪声能量，在没有噪声能量信息的情况下，新方法能进行高效的图像恢复。实验结果表明本文的恢复技术比传统方法的恢复性能好，恢复效果接近最佳且性能稳定，且不需要噪声能量信息。     

基于小波变换的工业内窥镜图像融合算法

针对工业内窥镜使用场所特殊而存在采集的图像效果不佳的问题,提出了一种基于多尺度小波变换和不同融合算子的图像融合算法。首先对源图像进行小波变换,然后对代表近似信息的低频系数采用简单的平均算法融合,对代表细节信息的高频系数采用基于区域方差的动态加权平均算法融合,最后对处理的低频和高频系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与其它几种算法比较,该算法得到的图像参数较好,提高了图像处理效果。     

基于最小鉴别信息的正则化图像恢复方法

提出在正则化图像恢复方法中将图像恢复结果与先验图像的最小鉴别信息作为新的正则化约束.同传统的正则化约束不同,新的约束使得恢复的图像与给定的先验图像具有最相似的灰度分布.同时给出一种自适应确定正则化参数的方法.实验结果表明,新方法在恢复效果上要优于传统的正则化方法,但对噪声则比较敏感.因此,提出在降质图像含有较多的噪声时保留传统的正则化约束,以达到更好的恢复效果.     

基于Abdou算子的空间自适应图像去模糊算法

在数字图像去模糊的正则化求解过程中,为了更好地保持图像的边缘和纹理,抑制振铃效应,需要结合图像不同空间位置的信息,自适应地调节正则化参数。通过引入Abdou算子计算图像中每个像素的梯度幅值,并考虑人类的视觉系统特性,构造出空间域上的加权矩阵s,从而对正则化参数自适应加权,并采用共轭梯度法进行去模糊求解。与Lagendijk提出的基于局部方差构造加权矩阵的复杂计算不同,基于Abdou算子求解的方法简单可行,去模糊效果良好。     

采用噪声自适应正则化的图像重建的仿真研究

针对图像分辨率过低的情况,传统的全局正则化方法未能有效地分辨图像的细节,尤其是图像的边缘问题,根据图像的降质模型,基于正则化方法,并结合降质图像模型,采用迭代的方式确定局部正则化参数代替全局化的正则化参数,提出一种基于噪声的自适应正则化方法的图像重建.再次通过Matlab软件仿真,对比全局正则化和新的基于噪声自适应正则化图像重建的结果,仿真实验证明该方法能够克服传统的正则化方法的局限性,并能够很好地复原图像的边缘细节.     

一种获取正则化参数的新方法

提出了一种获取正则化参数的新方法。利用随机理论解决正则解模糊误差能量期望值最小化问题,确定正则化参数。对正则化算子给定为Laplacian算子的情形予以测试,实验结果表明该文的恢复技术比传统方法的恢复性能好,恢复效果接近最佳且性能稳定。     

一种图象恢复效果接近最优的正则化方法

提出一种新的技术，它自适应地选取正则化参数以取得较理想的恢复效果．利用小波变换，分析正则化算子和正则化参数对图象残差的各子频段能量的影响．在本文条件下，我们论证正则化算子取拉普拉斯算子比取恒等算子恢复性能好,并且预测噪声能量．实验结果表明本文提出的方法不需要知道噪声能量，也能够自适应地确定正则化参数并且恢复性能比传统的方法好，恢复效果非常接近最优恢复．     

基于PSO自适应正则化参数图像恢复的研究

图像恢复的根本目的是使降质图像趋向于复原或没有噪声影响的理想图像,当前的主要问题是如何在平滑噪声的同时保持图像的边缘和细节.文中提出了基于粒子群优化算法的自适应正则化参数图像恢复算法,与传统方法相比较,实验结果表明,文中方法在恢复效果上要优于传统的正则化方法、Lucy-Richardson 算法和维纳(Wiener)滤波器恢复,明显地克服模糊退化,同时也保护了图像的边缘等细节信息,图像纹路更加清晰,图像质量评价的ISNR好于传统方法.