相对运动所引起的模糊图像的模糊复原算法研究

由于通常所要处理的图像都具有某种不确性，根据先验知识采建立退化模型的反退化处理技术，如滤波，其通用性较差．论文基于模糊算法对由相对运动引起的模糊图像的复原算法进行了研究，阐述了运动模糊图像退化的数学模型．根据数学模型分析其退化的原因，并运用模糊理论知识，提出了对由相对运动引起的模糊图像进行复原的隶属函数，同时与维纳（Wiener）滤波复原算法进行了对比分析．结果表明：模糊复原算法对有噪声的运动模糊图像能基本还原出原来的图像，效果相当理想，为图像复原技术提供了一种新思路．     

联合正则化与低秩先验的自适应迭代盲图像复原

为改善运动模糊图像盲复原的效果,解决伪影显著、鲁棒性差、各尺度由于迭代次数固定而产生不利核估计的问题,提出一种联合正则化与低秩先验的自适应迭代盲图像复原算法。首先,利用l₀正则化先验的稀疏性估计中间复原图像和有效去除伪影,同时引入低秩先验抑制潜像恢复过程中的噪声干扰,提高模糊核估计的准确性;然后,针对多尺度迭代次数问题采用自适应策略,通过评估模糊核的相似性调整各尺度下的迭代次数;最后,用基于半二次分裂的交替优化策略求解本算法模型,利用非盲去模糊方法得到最终清晰图像。结果表明,本文算法能有效抑制噪声和伪影,鲁棒性好,并具有良好的复原效果。     

基于盲解卷积算法的纤维模糊图像复原

图像采集过程中可能会受到各种情况的影响,如羊绒纤维本身有污损、羊绒纤维制片时受到污损、采集现场光照不均等,这常使羊绒纤维图像中存在一些不可避免的噪声;另外,由于光学显微镜其自身的局限性,会使得采集的羊绒纤维图像的边缘比较模糊.图像复原主要目的是改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像.当点扩展函数未知或不确知的情况下,从退化图像中恢复原始图像的过程称为图像盲复原.本文对纤维模糊图像进行了图像盲复原,结果证明该方法能有效还原模糊图像.     

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.     

快门编码模型重影模糊图像盲复原方法

针对刑侦取证工作中经常出现的一种重影模糊图像,提出了一种快门编码模型来近似模拟重影模糊的本质,利用快门编码模型对重影模糊图像进行盲复原处理.实验结果表明了该快门编码模型对复原重影模糊图像的合理性,对实际拍摄的重影模糊图像,该算法能够有效地复原出模糊图像中的感兴趣信息,具有较高的实用性.     

紧框架分析模型下的模糊图像盲复原

在基于稀疏表示模型的图像盲复原问题中,模糊核估计与稀疏模型的选取是影响盲复原性能的两个关键因素。针对传统基于稀疏表示盲复原方法的不足,本文提出一种基于紧框架分析模型的图像盲复原方法。该方法将盲复原问题分裂为两个迭代的子问题,分别是基于梯度图像的模糊核估计与基于紧框架分析模型的非盲图像复原。在核估计问题中,提出同时约束核稀疏性及一阶微分平滑特性,进一步提高了核估计精度。在紧框架非盲图像复原问题中,提出一种基于Moreau envelope函数的数值计算方法,有效地解决紧框架复原模型的不可微和不可分离性。实验结果表明,本文复原方法在图像细节恢复与客观评价指标方面均优于传统复原算法。     

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。     

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。     

红外运动模糊图像复原技术

该文分析了红外图像运动模糊产生的原理,建立运动模糊及复原数学模型.复原过程分包括构建点扩散函数和维纳滤波两部分.采用方向微分,双线性插值法求取模糊方向,通过微分自相关函数估算模糊尺度,从而构建最为近似的二维匀速直线运动的点扩散函数,并对运动模糊图像进行维纳滤波的复原.实验结果表明,针对有噪声的图像运动模糊复原,维纳滤波复原图像效果好,抗噪能力强.     

一种有效地恢复运动模糊图像的方法

在处理运动模糊图像的过程中,传统的代数恢复方法有很大的局限性。在分析了逆滤波恢复法和传统代数恢复法的特点的基础上,提出了一种双向递推恢复图像的方法,先用逆滤波法恢复图像得到图像中间效果良好的部分,再利用双向递推法修正图像中余下的部分。实验证明这是一种比较好的运动模糊图像恢复方法。     

基于FitzHugh-Naguno神经元随机共振机制的图像复原

应用随机共振机制,借助噪声能量实现图像复原,改善低信噪比图像的输出质量.通过分析FitzHugh-Nagumo(FHN)神经元的阈上随机共振机理,以及在相平面上的阈值工作特性,对FHN神经元模型进行约简,以峰值信噪比(PSNR)为图像复原的评价函数,提出基于随机共振的自适应最优图像复原算法.以含噪mountain彩色图像和LED芯片图像为实验对象,与均值滤波、维纳滤波等图像复原算法进行仿真对比研究.结果表明:随机共振方法较好地抑制了噪声、恢复了图像细节和色彩信息,且随着噪声的增强,随机共振方法复原图像的峰值信噪比变化较小,该方法具有较好的鲁棒性.     

一种运动模糊图像的快速恢复算法

根据运动造成的图像模糊的特点,建立了原始图像与模糊图像间的关系,在此基础上利用最大熵原理实现了对图像的快速恢复,得到较好的效果。由于仅对图像的局部进行处理,因此可以实现对图像的并行处理,从而可大大提高处理速度。     

运动模糊图像的去卷积方法研究

针对成像过程中观测图像存在像素灰度信息丢失的情况，在分析此类图像的退化原理及建立其数学模型和离散化表达式的基础上，将最优化方法中的共轭梯度法引入图像复原过程中，提出基于共轭梯度优化迭代的非零背景运动模糊图像去卷积方法．实验表明，该算法复原效果良好，是一种有效的图像复原方法．     

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。     

模糊运动图像的异常动作轨迹矢量搜索方法

为了解决当前模糊图像异常动作轨迹的搜索方法忽略模糊运动图像成因,造成的图像复原不完整、效果差及搜索效率低的问题,提出模糊运动图像的异常动作轨迹矢量搜索方法.采用最小二乘法对模糊运动图像进行复原并提取复原图像中存在的关键像素点构建运动图像的样本库,再运用BDT算法结合图像样本库搜索异常动作轨迹矢量,完成模糊运动图像中异常...     

基于自适应阈值的活体细胞图像分割改进方法

针对非活体细胞去除问题,提出一种改进的活体细胞图像分割方法。该方法利用自适应阈值分割算法对原图像进行阈值分割,然后对图像中所有连通区域面积特征值进行判断,去除非活体细胞。由于图像初次分割后细胞边界存在不完全封闭的情况,提出了改进的图像边缘断点连接算法和改进的孔洞填充算法,使细胞边缘闭合,从而得到完整的细胞表面图像。实验结果表明,该方法能够准确的进行细胞分割,具有较好的鲁棒性。     

先验信息辅助的运动模糊星图星点提取方法

星敏感器处于高动态环境时所拍摄的星图会出现运动模糊现象,这将会严重影响星敏感器的星点提取精度.针对上述问题,提出了一种基于先验信息直接对高动态环境下的运动模糊星图进行星点提取的方法.首先,利用惯性导航系统和星敏感器的姿态先验信息预测当前运动模糊星图上的星点粗略坐标,将其作为“种子”点进行局部区域生长而获得运动模糊星图上的星像范围;然后,基于惯性导航系统的角速度输出估算星像运动轨迹长度并利用质心法计算星点坐标,根据星像运动轨迹长度与质心法提取误差之间的关系建立运动模糊星图星点提取误差修正模型;最后,基于上述模型对星点坐标进行修正,得到精度较高的运动模糊星图星点坐标. 仿真结果表明,相比于先对运动模糊星图进行复原再提取星点坐标的方法,本方法不仅能保证高动态环境下星敏感器的星点提取精度和较好的抗噪性能,同时还能大大减少星敏感器对运动模糊星图的处理时间,这有助于保证星敏感器的数据更新率不受高动态环境太大影响.