利用低秩先验的噪声模糊图像盲去卷积

单幅图像盲去卷积的目的是从一幅观测的模糊图像估计出模糊核和清晰图像。该问题是严重病态的,尤其是观测图像中噪声不可忽略时更具挑战性。该文主要针对如何有效利用低秩先验约束进行噪声模糊图像盲去卷积问题,提出一种在交替最大后验(MAP)估计框架下利用低秩先验约束的单幅噪声模糊图像盲去卷积方法。首先,在估计中间复原图像时,利用低秩先验约束对复原图像中的噪声进行抑制。然后,采用降噪后的中间复原图像估计模糊核,得到更好质量的模糊核估计。迭代上述两个操作获得最终可靠的模糊核估计。最后,根据所估计的模糊核,通过非盲去卷积方法复原出清晰图像。实验结果表明：所提方法在定量和定性评价指标上优于已有的代表性方法。     

基于边缘信息的运动模糊图像的鲁棒盲复原

为获得适用于不同模糊图像且简捷的图像盲复原方法,提出了一种稳健的从单幅模糊图像中求取模糊核并对图像去模糊的图像盲复原方法。根据模糊图像与非模糊图之间的边缘关系求模糊核,并在多尺度框架下针对各个子算法设定自适应参数,从而构建一个稳健的图像盲复原方法。对复原结果用4种无参考的图像质量评价方法的评价结果显示,本文方法在噪声和...     

张量低秩约束下的多帧图像去模糊

矩阵低秩估计模型在图像处理任务中有着广泛地运用.针对图像去模糊,利用矩阵低秩先验能保留图像的重要边缘信息从而实现去模糊.而对于多帧图像去模糊,基于矩阵的低秩模型并未充分考虑多帧图像间的时序和空间关系.针对该问题,我们提出基于三维张量低秩先验的多帧视频图像盲去模糊模型.在模型中,首先将多帧连续图像按时序维堆叠成张量,显式...     

基于暗通道先验的红外图像清晰化及FPGA实现

针对红外图像普遍存在目标与背景对比度低、细节模糊等问题,提出一种改进的基于暗通道先验理论的红外图像清晰化算法,并在FPGA平台加以设计实现。该算法通过对输入图像当前像素和邻域的数据进行非线性滤波得到暗通道图像数据,并利用修正函数对透射率进行优化生成透射率查找表。在此基础上,根据暗通道像素值在查找表中查找透射率,并结合大气光散射模型进行图像清晰化处理,从而减少或消除传统暗通道算法产生的块效应及天空等高亮区域的颜色失真。结果表明,处理后的红外图像细节特征丰富、明亮度适宜。所提算法基于FPGA硬件实现仅占用4%的LUT和8%的I/O资源,工作频率最高达188 MHz,远远高于所使用的红外相机工作频率27 MHz,能够满足实时处理视频图像的需求。     

基于有理数多项式先验模型的图像盲去模糊

图像盲去模糊问题是当今图像处理领域的热点问题之一.基于混合高斯先验模型的变分贝叶斯去模糊算法可以有效地复原模糊图像,成为一种重要的图像去模糊算法.虽然混合高斯先验模型可以很好地逼近自然图像的梯度分布,但是该模型在图像梯度值较大处往往会产生过拟合导致去模糊后的图像产生振铃效应,严重影响了图像可读性.利用有理数多项式先验模型代替混合高斯模型逼近自然图像的梯度分布,克服算法的上述缺点.有理数多项式函数的分母多项式强制函数在梯度值较大值时平滑,所以有效地避免了过拟合现象的发生,从而使得模糊核估计得更准确,减少振铃效应.实验结果表明了算法的可行性和有效性.     

基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲超分辨率算法

单幅图像盲超分辨率方法是在模糊核未知的情况下仅利用单幅低分辨率图像重建高分辨率图像,这是一个严重的欠定逆问题.超分辨率正则化方法通过正则化约束项引入附加信息,为低分辨率图像恢复或重建合理的高频成分.本文将跨尺度自相似性与低秩先验相结合,提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲超分辨率方法,采用联合建模的方法同时估计模糊核与高分辨率图像.利用高分辨率图像、低分辨率图像及其降采样图像之间的跨尺度自相似性,对于低分辨率图像中的图像块在降采样图像中搜索相似块,将该图像块在高分辨率重建图像中对应的父块与其相似块在低分辨率图像中对应的父块合并,构造跨尺度相似图像块组矩阵.由于低分辨率图像中的跨尺度相似图像块能够为重建图像块提供潜在的细节信息,因此对相似图像块组矩阵进行低秩约束,在迭代求解过程中迫使重建图像恢复高频成分,进而促使模糊核的估计更加准确.此外,低秩约束能够表示数据的全局结构,对噪声具有鲁棒性.在真实和模拟图像上的实验表明,本文的算法能够准确地估计模糊核,重建高分辨率图像的边缘和细节,优于现有的自监督盲超分辨率算法.     

基于暗通道先验的图像去雾算法改进

为了实现基于物理模型的图像复原去雾算法,文中提出了一种改进的基于暗通道先验的图像去雾算法。介绍了雾天图像退化模型和基于该雾天图像退化模型的几种去雾算法。详细介绍了何恺明提出的基于暗通道先验的去雾算法,该算法在估计光线传播图时使用的基于导向滤波的软抠图非常耗时,经过改进,直接使用景深估计光线传播图,算法运行时间大大减少。最后,使用MATLAB对改进的去雾算法进行仿真,并与原算法的运行时间进行比较。结果显示新方法对光线传播图的估计可靠,运行时间对比改进前大约下降60%,实时性大大提高。带有天空的有雾图像去雾后色斑和光晕大幅减少,取得了很好的效果。改进的去雾算法运行速度快、去雾效果好,新提出的光线传播图估计方法可靠,并且去雾过程中得到的光线传播图可以用于其他应用。     

基于改进暗通道先验模型的无人机遥感图像去雾算法

无人机航拍技术因其诸多优势,已被应用在越来越多的场景中.但因空气污染或气候原因使得某些地区雾霾较多,导致拍摄的图像降质明显.针对该问题,同时对于无人机遥感图像较高的去雾速度要求,提出了一种基于改进暗通道先验模型的无人机遥感图像去雾算法.首先使用下采样法和插值算法改进暗原色先验模型的透射率计算,大幅降低了计算复杂度;然后针对图像偏白色区域的去雾处理,采用结合容差机制恢复无雾图像的方法,减少了偏色现象;最后对去雾图像采用自动色阶算法进行图像增强处理,提升了去雾后图像的亮度.实验表明,该算法在图像去雾的精确性和效率上均优于原算法.     

基于暗通道先验图像去雾的方法改进

基于暗通道先验的规律在单幅图像处理中取得了很好的效果,但是在计算较高分辨率的图像时会消耗大量的内存,而且需要很长的计算时间。针对这一问题,文章提出通过小波变换提取图像的低频信息和高频信息。由于有雾图像的雾气信息主要集中在低频带区域,所以只需要对低频部分进行暗通道先验去雾,再和高频信息进行重构即可恢复无雾清晰图片。这种方法大幅减少了去雾的计算量,同时也减少了内存的消耗,而去雾效果和暗通道先验去雾差别不大。     

一种基于暗通道先验的快速图像去雾算法

目前针对单幅图像去雾处理,暗通道先验算法具有较好的效果,但处理时间长,需要很大的储存资源与计算资源.本文在暗通道先验算法基础上提出一种快速去雾算法,首先用"边缘替代法"代替原算法中的抠图处理,显著降低了计算复杂度;然后针对明亮区域暗通道失效情况,提出了一种基于双阀值的明亮区域识别方法和透射率修正机制,提高了暗通道先验的适用范围;最后对去雾图像再采用非线性对比度拉伸进行增强处理,改善了去雾图像的视觉效果.实验表明:本文算法不仅极大地降低了计算复杂度,而且去雾能力优于原算法.     

多约束的运动模糊图像盲复原方法

运动模糊图像的盲复原一直以来都是一个极具挑战的问题.为了能够准确地估计出运动模糊核(Motion Blur Kernel:MBK),进而得到高质量的复原图像,提出了一种基于正则化技术的多约束运动模糊图像盲复原方法.首先,为了能够准确地提取出图像中的大尺度边缘,提出了一种基于梯度选择的稀疏图像平滑方法;然后,在MBK的估计阶段,根据运动模糊核的内在特性,提出了一种多约束的正则化模型,同时结合提取的大尺度图像边缘,实现了对MBK的准确估计;最后,采用了半二次性的变量分裂策略对在模糊核估计阶段所提出的多约束正则化模型进行最优化求解,能够在准确估计MBK的同时得到高质量的复原图像.分别在人造的模糊图像和真实的模糊图像上进行了大量的实验,实验结果表明:提出的方法较近几年的一些代表性的较为成功的运动模糊图像盲复原方法相比,在主观的视觉效果和客观评价指标两方面都具有明显的改进.     

基于暗通道先验的短波红外图像去雾

针对短波红外成像系统在雾霾天气下存在图像质量模糊、分辨率低等问题，本文提出了一种基于暗通道先验理论的短波红外图像去雾算法。本文首先通过改进的暗通道先验得到暗通道图像数据，然后基于暗通道数据对大气光进行估计；为了避免目标局部高亮或细节模糊，采用引导滤波和多尺度Retinex(Multi-scale retinex,MSR)对透射率图进行细化和增强处理，最后结合大气散射模型来反演出去雾图像。实验结果表明，经此算法处理后的短波红外图像在主观视觉和客观指标方面均得到了较好的验证，去雾效果显著、细节特征丰富且明亮度适宜。     

顾及图像分割与暗通道先验的去雾霾方法

文章针对暗通道先验去雾霾后图像存在颜色失真等问题,提出一种融合图像分割与暗通道先验规律的卫星遥感图像去雾霾方法。首先,引入高斯加权矩阵的梯度算子获取图像的梯度信息,为暗通道去雾霾提供图像分割的约束条件;其次,通过梯度阈值对梯度信息进行划分,从而改善对不同亮度区域的差异化处理;最后,依据梯度阈值修正暗通道透射率来约束暗通道先验的处理结果,实现对不同亮度区域的差异化处理。实验结果表明,无论是主观目视判读还是客观指标对于较为均匀含雾霾影像都具有较好的处理效果。     

基于局部最大和最小强度先验的遥感图像盲去模糊

针对遥感图像的运动模糊问题，提出一种基于局部最大和最小强度先验的遥感图像盲去模糊方法。该方法利用遥感图像局部像素强度的稀疏性作为先验条件，使用简单的迭代阈值收缩方法求解潜像和模糊核，再由非盲反卷积算法得到去模糊图像。实验结果表明，所提方法能提高计算效率，对于可见、红外遥感图像，均能有效恢复图像的纹理细节，抑制伪影，提升了复原图像的主观效果与客观评价指标。     

基于变分贝叶斯估计的相机抖动模糊图像的盲复原算法

在曝光过程中由于相机抖动而导致的运动模糊,是一种常见的图像降质现象。该文提出了一种基于变分贝叶斯估计和自然图像梯度统计特性的盲复原算法,用于恢复相机抖动模糊图像,同时针对图像复原过程中出现的振铃效应,设计了一种基于分区域检测和Fuzzy滤波器的去振铃效应方法。实验结果表明,该文提出的盲复原算法能够有效地去除图像中因相机抖动而产生的模糊,而且在保持图像边缘和细节的同时,可以较好地降低振铃效应对图像复原质量的影响。     

基于暗通道先验改进算法的水下图像增强方法研究

针对水下图像受介质散射和吸收的影响所出现的颜色失真、对比度低和细节模糊等问题,提出水下图像增强的暗通道先验改进算法。采用白平衡处理对水下图像的蓝(绿)色偏进行颜色校正,进而在LAB空间对图像L分量进行同态滤波处理,从而获得暗部细节提亮的图像。在RGB空间对图像分别进行CLAHE处理增强图像对比度,解决图像雾化问题,MSRCR处理提高图像色彩饱和度并均衡图像亮度。根据暗通道先验图像计算融合权重系数对所得到的3幅图像进行加权融合与细节增强,得到最终增强图像。实验结果表明,所提算法能够有效消除图像颜色失真情况,增强的图像呈现出高对比度和更清晰的细节。     

基于清晰图像先验知识的盲复原算法

图像采集系统在获取图像时,受到各种干扰,使图像变模糊并含有噪声。为此,提出了一种基于清晰图像先验知识的图像盲复原算法。首先通过统计分析大量的清晰图像梯度域的概率分布特性,将图像划分为具有较多复杂纹理的区域和平坦区域,拟合概率分布函数,得到清晰图像的先验知识,并加入图像局部约束条件,即复原图像平坦区域与退化图像的平坦区域的概率分布变化较小,避免产生振铃现象。然后,建立图像噪声模型,将图像噪声划分为高斯噪声和均匀分布噪声,防止退化图像中的灰度过饱和像素点在复原过程中产生异常值。最后,利用最大后验概率模型,构造代价函数,将图像盲复原问题转变为求代价函数最小化问题,并用最大期望算法和快速迭代收缩算法求解代价函数,恢复出清晰图像。实验结果表明,该算法能有效恢复图像细节,锐化图像边缘,抑制噪声,避免产生振铃效应。     

一种暗通道先验去雾后图像参数的调节方法

针对在暗通道先验去雾方法中图像亮度随着去雾深度加深而降低的情况,分析了导致图像亮度降低的原因,并结合户外自动白平衡的有雾图像,提出了一种采用图像能量回补来调节图像参数的方法,以此来提高图像亮度和对比度.实验结果表明,通过对去雾后图像损失的能量进行回补,对于不同的去雾深度,图像的亮度和对比度都能得到较好的调节.