基于带间预测的非负支撑域受限递归逆滤波盲复原算法

针对非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法对噪声敏感和耗时长等缺点,提出了一种改进的NAS-RIF盲复原算法。首先,为了改进原始NAS-RIF算法的抗噪性能和复原效果,引入了一种新的NAS-RIF算法代价函数;其次,为了提高算法的运算效率,结合Haar小波变换,仅对低频子频带的图像进行NAS-RIF算法复原,而高频子频带的信息,则通过带间预测分别从低频子频带的复原图像中预测得到;最后,为了保证高频信息的准确性,提出了一种基于最小均方误差(MMSE)的带间预测。分别对模拟退化图像和真实图像进行了仿真实验,采用该算法得到的信噪比增益分别为5.2216 dB和8.1039 dB。实验结果表明:该算法在保持图像边缘细节的前提下,能够较好地抑制噪声;此外,该算法的运算效率也得到了较大的提高。     

一种改进的 NAS -RIF 水下图像盲复原算法

提出一种基于空域自适应加权因子的 NAS -RIF 图像盲复原算法,算法通过在原 NAS-RIF 算法代价函数中引入空域自适应加权因子,以改善图像复原的逼真和平滑。实验结果表明,改进后的算法信噪比改善增益可以提高2．39dB,复原后图像细节和清晰度有了一定程度的改善。     

基于确定性约束和局部空间自适应正则化的图像盲复原算法

给出了一种用于图像盲复原的基于非负支撑域受限递归逆滤波（NAS－RIF）算法的改进算法。通过在代价函数中加入空间自适应的正则化项来改进算法的抗噪性能和复原效果，并利用迭代算法的中间结果，进一步精确寻找图像边界，有效地达到了保存边界并抑制噪声的目的。使用n步重新开始的共轭梯度法可以提高算法的收敛速度。由实验结果可以看出,对于信噪比较低的退化图像，改进的NAS－RIF算法具有更好的复原效果和稳定性。     

用于含噪二值图像的改进NAS-RIF图像盲复原算法

D.Kunder等提出的NAS－RIF图像盲复原算法在无噪情况下，能够得到好的结果，但算法对噪声敏感。针对此特点，Michael K.Ng等提出了NAS－RRIF算法，它主要是对逆滤波器进行正则化，以避免噪声过分放大，但 所得结果没有大的改善。二值图像的盲复原也是其应用价值的，本文将二值图像所具有的更多先验信息用于NAS－RIF算法，采用新的非线性函数，并结合后续处理,提出一种用于含噪二值图像的改进算法。实验表明，在噪声情况下，所提出的算法可以得到满意的结果。算法还考虑了背景灰度值非零情况。文章给出了实验结果，另外还考虑并解决了NAS－RIF算法固有的比例问题。     

一种空间自适应正则化图象盲复原算法

图象盲复原所面临的主要问题是可利用信息的不足，所以必须充分利用图象本身及成像系统的先验信息，为此，结合模糊先验辨识的思想，给出了一种新的空间自适应正则化算法，该算法先用交替最小化的迭代方法对模糊进行先验辨识，然后利用辨识结果，用各向异性扩散进行图象复原，算法充分利用了图象及成像系统（或点扩散函数PSF）的分段平滑特性，同时又利用各向异性扩散的概念，使得正则化不仅在程度上，而且在方向上都是空间自适应的，从而能够有效地进行图象盲复原，仿真结果表明，该算法的复原效果优于空间自适应各向同性正则化（SAR）算法，其收敛性能优于空间自适应各向异性正则化（SAAR）算法。     

基于提升小波变换的自适应盲水印算法

提出一种基于提升小波变换的自适应盲水印算法。该算法将水印新猫变换置乱加密,把原图像提升小波分解,并对对应位置的 3个高频系数排序,将最大值和最小值分成2Q-1个区间,当嵌入的信息不同时,使特征值处于不同区间。根据特征值所处的位置,实现盲水印提取。实验结果表明,该算法在各种攻击下具有较强的鲁棒性和可识别性。     

基于Besov空间的图像盲复原算法

针对Chan-Wong全变差正则化思想的不足,提出了一种Besov空间的图像盲复原算法.该算法用一个B11,1项代替BV项,采用交替最小化的思想在小波域上求解,将全变差盲复原中求解复杂的偏微分方程转化为简单的小波软阈值问题.实验结果表明:该算法不仅减少了全变差盲复原中出现的阶梯效应,而且运算时间大大减少.     

提升小波变换在煤矿轴承故障诊断中的应用研究

针对煤矿关键设备中滚动轴承故障诊断问题,提出将提升小波变换应用到煤矿轴承故障诊断中,介绍了提升小波变换原理,并设计了自适应提升小波预测器和升级滤波器。仿真结果表明,轴承故障信号实际测量值与理论值平均误差小于3%,说明利用提升小波变换能够实现噪声条件下轴承故障信号的准确识别。     

基于频谱预处理与改进霍夫变换的离焦模糊盲复原算法

为了提高离焦模糊图像复原清晰度,提出一种基于频谱预处理与改进霍夫变换的 离焦模糊盲复原算法。首先改进模糊图像频谱预处理策略,降低了噪声对零点暗圆检测的影响。 然后改进霍夫变换圆检测算法,在降低算法复杂度的同时,增强了模糊半径估计的准确性。最 后利用混合特性正则化复原图像模型对模糊图像进行迭代复原,使复原图像的边缘细节更加清 晰。实验结果表明,提出的模糊半径估计方法较其他方法平均误差更小,改进的频谱预处理策 略更有利于零点暗圆检测,改进的霍夫变换圆检测算法模糊半径估计精度更高,所提算法对已 知相机失焦的小型无人机拍摄的离焦模糊图像具有更好的复原效果。针对离焦模糊图像复原, 通过理论分析和实验验证了改进的模糊半径估计方法的鲁棒性强,所提算法的复原效果较好。     

提升小波变换及其在图像处理中的应用

提升算法是一种新的双正交小波构造方法,此方法大大降低了计算的复杂程度,因此该算法可以有效地减少程序运行时间.详细说明了提升算法的原理及实现步骤,并结合该算法介绍了它在图像处理中的一些应用.实验表明基于提升算法设计的图像处理系统有很好的性能.     

基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原

在图像盲复原中,NAS-RIF算法在无噪情况下,能够得到较好的复原结果,但是对有观测噪声的图像复原效果不理想。而Hopfield神经网络有利于缓解图像复原过程中的震铃效应,但前提是知道退化图像的点扩展函数。将二者相结合提出一种基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原新算法,首先由NAS-RIF算法先估计出退化图像的点扩展函数,再利用Hopfield神经网络算法对其进行复原。实验结果表明,该算法具有较好的盲复原效果。     

基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原

在图像盲复原中,NAS-RIF算法在无噪情况下,能够得到较好的复原结果,但是对有观测噪声的图像复原效果不理想。而Hopfield神经网络有利于缓解图像复原过程中的震铃效应,但前提是知道退化图像的点扩展函数。将二者相结合提出一种基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原新算法,首先由NAS-RIF算法先估计出退化图像的点扩展函数,再利用Hopfield神经网络算法对其进行复原。实验结果表明,该算法具有较好的盲复原效果。     

基于提升方案的harr小波变换图像水印算法

提出一种基于提升方案的harr小波变换的图像水印算法。该算法将水印图像通过m序列实现图像的置乱,与经过小波变换后的载体图像的低频系数值按位进行异或得到需要的密钥,原始图像由小波反变换得到。实验结果证明,该图像水印算法对图像的旋转、压缩、噪声、滤波、剪切等攻击具有较好的鲁棒性。     

一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法

文中给出了一种用于图像盲复原的基于非负支撑域受限递归滤波算法(NAS-RIF)的改进算法.即将零相位RIF和小波去噪技术引入到NAS-RIF图像盲复原算法中,且在NAB-RIF图像盲复原算法计算当中,采用了共轭梯度法进行了计算优化;如此算法抑制了噪声的放大,提高了退化图像的信噪比,保护退化图像的边缘特征和提高退化图像的视觉效果以及提高算法的收敛速度.由实验结果可以看出,改进后的算法具有更好的抗噪性能和复原效果.     

一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法

文中给出了一种用于图像盲复原的基于非负支撑域受限递归滤波算法(NAS-RIF)的改进算法。即将零相位RIF和小波去噪技术引入到NAS-RIF图像盲复原算法中,且在NAS-RIF图像盲复原算法计算当中,采用了共轭梯度法进行了计算优化;如此算法抑制了噪声的放大,提高了退化图像的信噪比,保护退化图像的边缘特征和提高退化图像的视觉效果以及提高算法的收敛速度。由实验结果可以看出,改进后的算法具有更好的抗噪性能和复原效果。     

提升方案小波和DCT下的图像盲水印算法

在研究HVS对图像掩蔽特性的基础上,提出一种基于提升方案小波和DCT的彩色图像盲水印算法．首先将宿主图像亮度分量进行基于提升方案的小波分解,然后对其较低频子带进行基于分块的DCT分解,最后将二值图像的水印信息嵌人到各分块DCT域的中频系数中．文中算法结合HVS的掩蔽特性,使得水印信息的嵌人能量具有自适应的特性,从而保证了所嵌人的水印在不可见性的前提下,对常见的一些图像处理操作具有很强的鲁棒性．实验结果验证了文中算法的有效性．     

基于提升小波变换的盲水印技术

随着通信、计算机和网络技术的迅猛发展和广泛应用,信息安全和版权保护问题已引起了社会的广泛关注,而数字水印技术已经成为实现版权保护的有效途径。文中提出了一种基于提升小波变换的盲水印算法,利用提升小波变换将原始图像进行多分辨率分解,根据各个层次相应位置的提升小波系数排序情况和密钥中{1}元素的位置来决定水印嵌入的位置,在水印提取时根据密钥中{1}的位置可以实现百水印提取。采用水印多重嵌入的方法,将水印嵌入到提升小波分解各个分辨率级的所有子图中,即在低频子图中嵌入一次水印,而在高频子图中嵌入多重水印,这样不仅不易被人眼察觉而且提高了水印嵌入的鲁棒性。这种算法简单、可靠,实验证明具有较好的效果。     

基于提升小波变换的盲水印技术

随着通信、计算机和网络技术的迅猛发展和广泛应用,信息安全和版权保护问题已引起了社会的广泛关注,而数字水印技术已经成为实现版权保护的有效途径。文中提出了一种基于提升小波变换的盲水印算法,利用提升小波变换将原始图像进行多分辨率分解,根据各个层次相应位置的提升小波系数排序情况和密钥中{1}元素的位置来决定水印嵌入的位置,在水印提取时根据密钥中{1}的位置可以实现百水印提取。采用水印多重嵌入的方法,将水印嵌入到提升小波分解各个分辨率级的所有子图中,即在低频子图中嵌入一次水印,而在高频子图中嵌入多重水印,这样不仅不易被人眼察觉而且提高了水印嵌入的鲁棒性。这种算法简单、可靠,实验证明具有较好的效果。     

基于提升格式的M带自适应小波变换

提出了基于提升格式的M带自适应小波设计方法.首先设定M带提升小波预测算子与更新算子的基本形式,然后根据提升结构及所选取的误差准则来自适应地调整预测算子及更新算子的系数,从而得到适合给定应用的最优M带提升小波.与目前对M带小波的研究相比较,采用提升格式得到的M带自适应小波既保持了提升方法的快速、简单及可直接在时(空)域上运算的特点,又具有根据实际问题设计出优化小波的优势.给出了两个3带自适应提升小波的设计实例.