一种低能见度图像的盲分离复原算法

低能见度情况下(雾、霾),图像不清晰的主要原因是大气变化的对比度下降,这是由于大气悬浮颗粒散射造成的.针对退化图像中针对针对散射光的分离,在假定图像由独立散射光谱组成的基础上,通过对散射光偏振分析,提出一种盲参数估计分离散射光算法,来实现低能见度图像的复原.实验表明,该算法可以取得较好的复原效果.     

基于纹理复杂度的含噪模糊图像盲复原算法设计

传统的模糊图像盲复原算法的纹理复杂度高,降低了模糊图像的质量。为此,文中设计了基于纹理复杂度的含噪模糊图像盲复原算法。首先,分析含噪模糊图像的噪声特点,在保留原有图像信息的前提下计算垂直方向和水平方向的扩散系数,得到ADF在含噪模糊图像上的表达,完成含噪模糊图像的去噪预处理。通过建立含噪模糊图像的数学模型描述其退化过程,继而构建含噪模糊图像降质模型。最后,在纹理复杂度分析的基础上,完成奇异值分解检测和alpha通道的计算,通过合成操作实现含噪模糊图像的盲复原算法的设计。实验结果表明,相比于传统盲复原算法,在所提算法下,图像的纹理复杂度低,图像质量得以提升,且复原结果的误差较小,算法整体有效性较高。     

一种改进的NAS-RIF红外图像盲复原算法

针对军事目标红外图像信噪比低、NAS-RIF算法复原模糊图像时敏感于噪声的缺陷,提出一种基于Contourlet多尺度变换去噪和图像细节规整化的改进NAS-RIF盲复原算法。首先,通过Contourlet变换对图像进行去噪预处理;然后,利用最优阈值分割技术提取目标的可靠支持域,并引入规整化方法,在代价函数中添加目标边缘保持约束项,保存图像细节特征;最后,利用共轭梯度(CG)算法优化代价函数,以保持算法的收敛速度。两组实验的结果表明,针对信噪比较低的气动红外退化图像,与原始NAS-RIF方法相比,本文提出的改进算法具有更好的复原效果,算法的收敛速度基本保持不变。     

一种改进的图像盲复原算法

图像盲复原是在点扩散函数未知的情况下从退化观测图像中恢复出原图像的高频细节。本文给出了一种交替进行Lucy-Richardson恢复和全变差正则化的盲图像恢复算法。算法将图像盲恢复问题分解成图像恢复和模型辨识两个关联的子问题。在模型辨识阶段,采用全变差正则化估计系统的点扩散函数;在图像恢复阶段,使用Lucy-Richardson算法和奇异值分解相结合的方法恢复图像。实验结果证明,该方法能更好的抑制噪声、提高图像的分辨率。     

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...     

优化重加权L1范数的图像盲复原算法

在单幅运动模糊图像的盲复原问题中,图像中强边缘部分的利用成为模糊核估计的关键所在.为此,本文提出了一种优化重加权L1范数的图像盲复原算法.首先,建立了基于加权L1范数的模糊核盲估计模型,并引入了一种图像平滑模型对权重进行优化估计,从而减少计算权重时受细小结构以及噪声的影响,其次,设计了模糊核盲估计模型求解的迭代收缩阈值数值算法,最后采用了一种基于超拉普拉斯先验的快速图像非盲复原算法对模糊图像进行复原.仿真和实际数据实验结果验证了本文算法的有效性.     

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。     

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.     

基于迭代滤波盲复原算法的水下图像噪声去除

摘要：图像复原的目的是从观测到的退化图像重建原始图像,维纳滤波与约束去卷积滤波是比较常采用的复原方法。在未知降质函数的情况下,直接运用维纳滤波和约束去卷积滤波有一定困难。针对此提出以维纳滤波与约束去卷积滤波为模型的迭代滤波盲复原算法对水下图像进行去噪。实验证明,该方法获得了比较理想的复原效果。     

一种改进的总变分正则化图像盲复原方法

传统的图像复原算法多数采用最小均方误差作为图像复原效果的评价标准,很少考虑人的视觉感受。本文在总变分盲复原算法的基础上结合Weber定律和正则化方法,运用不同的迭代表达式：在模糊辨识阶段,采用总变分正则化算法进行辨识;在图像复原阶段,采用Weber定律和正则化方法相结合。正则化的选择充分考虑图像的细节保持和边缘增强。实验结果采用基于人眼视觉感受的图像评价标准来验证。实验证明该算法在未知点扩散函数的情况下不但能有效的抑制噪声和消除纹波现象,而且还能有较好的视觉效果。     

基于盲解卷积的红外烟幕干扰图像去噪方法

介绍了多频谱红外烟幕弹爆炸后,红外热像仪所采集图像产生噪声的原因及噪声模型;并根据烟幕干扰退化图像噪声的点扩展函数难以准确描述的特性,应用频域迭代盲解卷积算法进行红外图像去噪,根据算法原理并结合烟幕干扰图像的噪声特点,对算法进行了适当的改进。实验证明,该方法去噪效果明显,有效地克服了维纳滤波等传统图像去噪方法使图像变模糊的现象,并使烟幕干扰图像的有效区域得到增强。     

Underwater image restoration by means of blind deconvolution approach

Although the use of blind deconvolution of image restoration is a widely known concept, little literatures have discussed in detail its application in the problem of restoration of underwater range-gated laser images. With the knowledge of the point spread function (PSF) and modulation transfer function (MTF) of water,underwater images can be better restored or enhanced. We first review image degradation process and Wells' small angle approximation theory, and then provide an image enhancement method for our underwater laser imaging system by blind deconvolution method based on small angle approximation. We also introduce a modified normalized mean square error (NMSE) method to validate the convergence of the blind deconvolution algorithm which is applied in our approach. The results of different initial guess of blind deconvolution are compared and discussed. Moreover, restoration results are obtained and discussed by intentionally changing the MTF parameters and using non-model-based PSF as the initial guess.     

退化图像复原方法研究进展

飞行器和空间成像制导装备在大气中高速飞行时会受到湍流干扰,导致光学系统接收到的图像发生模糊降质、像素偏移、信噪比降低等问题,开展退化图像复原技术及方法研究就成为空间光学成像系统获得较高性能图像的重要途径。通过对退化图像复原技术研究进展的系统梳理和分析研究,本文首先介绍了图像退化模型,接着给出了退化图像复原方法的分类,然后比较系统地介绍了确定正则化图像复原方法、随机正则化图像复原方法、基于局部相似性的图像复原方法、基于示例学习的图像复原方法等几种新型的单幅退化图像复原方法,其后分析了视频复原的特征、介绍了新近的几种典型的视频图像复原方法,最后分析总结出了图像复原的难点所在。对于促进我国退化图像复原技术的研究和发展具有一定的参考价值。     

基于DCT的自适应多重彩色图像盲水印算法

针对现有图像水印算法的一些不足,提出了一种基于离散余弦变换的自适应多重彩色图像盲水印算法。该算法根据彩色载体图像内容特点,将预处理后的不同二值图像水印自适应地嵌入到其绿色分量的离散余弦变换低频系数和中频系数,实现了不同水印在彩色载体图像中的嵌入及盲提取。实验结果表明,该算法在保证不可觉察性的前提下能够较好地抵抗各类常规攻击,具有良好的稳健性。     

利用拉东变换估计全景图像点扩散函数

针对全景图像点扩散函数(PSF)空间移变的特点, 提出一种利用拉东(Radon)变换估计全景图像局部区域的PSF算法。算法首先分析全景成像 原理和PSF拉东变换与图像中模糊直线响应的关系; 然后利用有效的采样方法得到孤立的采样边缘,并通过求导得到图像边缘的直线响应;最后 利用采样信息 复原出PSF并结合Lucy-Richardson(L-R)算法对图像进行复原。同时采用迭代最优 化的估计算法解决 由于采样边缘较少导致PSF估计的不准确问题。实验表明,本文算法可以有效地估 计出全景图像不同区域的PSF,有很好的工程使用价值。     

基于改进脊波变换的红外视频图像高质量复原

为了实现红外视频降质图像高质量复原,采用一种基于改进脊波变换的图像复原算法来进行处理。该算法首先对降质图像进行改进脊波变换,然后提出一种具有加权改进自适应伪中值滤波算法对脊波系数进行处理,最后针对滤波后图像中时常出现的"环绕"现象,引入自适应Wiener滤波算法来抑制。进行了理论分析和实验验证,取得了相关模拟降质图像、真实降质图像以及峰值信噪比的测试数据。结果表明,该算法性能优于伪中值滤波以及两类脊波变换去噪算法。这对于实现红外视频降质图像复原研究是有帮助的。     

基于DCT变换的QWT域改进的图像盲水印算法

针对数字图像的版权保护,基于离散余弦变换和四元数小波变换,提出了一种新的改进的盲水印算法,先根据待嵌入水印的大小对载体图像进行四元数小波变换,获得与幅值和相位信息相对应的4幅低频子带,然后对每个低频子带分别进行全局离散余弦变换,最后通过修改两个随机子带中特定位置上DCT系数的大小关系嵌入水印,利用分阶线性Logistic映射产生的混沌序列预处理经Arnold置乱后的水印信息和确定水印的嵌入位置.实验结果表明,该算法对添加噪声、JPEG压缩、滤波和亮度及对比度调整等攻击都具有很强的鲁棒性.     

基于神经网络和维纳滤波的半盲离焦图像复原

本文提出了一种基于小波神经网络和维纳(Wiener)滤波的半盲离焦图像复原算法,首先提取训练图像的小波域特点参数向量,将该参数用来训练小波神经网络,利用训练好的网络估计图像离焦模糊参数.由离焦模糊参数获得点扩展函数,然后用Wiener滤波完成图像的复原.实验结果表明:该方法能有效地估计离焦模糊参数和复原模糊图像.