基于非线性扩散方程的多幅图像复原方法

讨论了光学图像中同时存在噪声与模糊时的多幅图像问题.利用一种能根据边缘方向自适应选取扩散系数的各向异性扩散方程,对图像进行复原.在权函数取值上,根据影响图像复原的降质矩阵和噪声2个因素,构造了合理的权函数.考虑了成像的归一化方程,以减小不同噪声水平的影响;采用仿真方法对不同降质矩阵在相同干扰下的扰动进行估计,获得了降质矩阵的病态程度对复原效果的影响.与传统方法相比,该方法能够选择性地根据噪声和降质获得权值,正确地衡量不同图像对复原问题的贡献,改进处理结果.数值计算结果表明,新方法能获得较传统方法更好的复原图像,权值的选择与单幅图像复原的结果一致.     

空间变化离焦模糊红外图像快速复原算法

为了提升空间变化离焦模糊红外图像的图像质量,提出了一种基于图像质量评价的快速复原算法.本文提出的方法首先对模糊图像采用不同点扩散函数对应的截断约束最小二乘法算法进行复原而获得多幅复原图像,并对复原图像进行去振铃;然后对复原图像中每个像素为中心的区域进行图像质量评价,将采用不同参数复原的图像以图像质量评价的结果进行组合以...     

适应于图像复原的无参考图像质量评价方法

由于图像降质过程的复杂性、成像获取条件限制,以及图像本身的复杂性和图像复原过程的病态性,图像复原解大多都是近似的或畸变的,一种适应于图像复原质量评价的计算方法将大大提升图像复原的应用范围。针对图像复原过程的病态性,提出了一种针对图像复原图像质量评价的计算方法,该算法通过在图像质量算子中引入图像相似矩阵和图像复原趋势矩阵,使其能适应复原对于图像结构或噪声结构的变化。该图像质量评价算子计算无需参考图像,可以很好地反映图像的模糊程度和噪声程度,并且计算简单。实验证明了该图像质量评价算子的有效性。     

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...     

调制传递函数在遥感图像复原中的应用

针对空间推扫型全色TDICCD 相机在获取、传输和存储图像的过程中引入模糊和噪声导致图像质量下降的问题,提出了一种基于调制传递函数（MTF）的。感图像复原方法。文中的复原方法是通过图像的MTF 恢复出点扩展函数（PSF）,并将其作为退化函数进行图像复原。通过在MTF 提取前对局部图像用同态滤波算法进行增强处理,加强MTF 提取的抗噪声能力,并使用二次复原的方法避免直接加入增强滤波器导致的MTF 误差。使用均值、对比度及边缘强度等指标对。感图像复原结果进行评价。实验结果表明:复原后图像灰度均值提高45%,平均梯度和边缘强度分别是复原前的3.5和1.75 倍,各项评价指标均优于原始图像,并且MTF 所包含面积MTFA 明显增加,该图像复原算法对提高空间TDICCD 相机图像质量有一定的参考意义。     

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。     

基于局部最大梯度的无参考图像质量评价

图像质量评价在数字图像处理中应用广泛,无参考图像质量评价更是近些年来的研究热点。该文提出一种基于局部结构的无参考图像质量评价方法,该方法首先利用局部梯度选择强边缘区域,然后通过强边缘的信息来评价图像的质量。该方法的创新之处在于：基于局部最大梯度的像素点质量评价;利用强边缘点的局部质量来估计全局图像质量。该方法可以同时评价噪声图像和模糊图像,图像失真越严重,该方法的评价分数就越低。与图像质量评价数据库的主观评价结果比较表明,该文方法与主观评价结果相关性很强,能很好地反映图像质量的视觉感知效果。     

基于DWT和视觉加权的图像质量评价方法研究

提出了一种新的基于小波变换和视觉加权的图像质量客观评价方法(WVWPSNR,wavelet and vision weighted peak signal noise ratio)。该方法将图像的DWT和HVS特性相结合,利用子图分解以及视觉加权处理实现图像质量的客观评价。对多幅分别经过JPEG压缩、JPEG2000压缩、White Noise(白噪声)、Gaussian Blur(高斯模糊)、FastFading降质的图像进行测试,实验结果表明该方法可靠、有效,与主观评价结果更接近。尤其是该方法对JPEG压缩图像的质量评价性能较好。     

基于模糊度和噪声水平的图像质量评价方法

针对图像质量评价的重要性,提出了一种新的无参考图像质量客观评价方式。算法考虑了模糊度与噪声水平两方面,用平均边缘宽度衡量图像的模糊度,通过比较去噪前后的图像预测图像受噪声污染的程度,最后通过两者的综合作为无参考图像质量评价指标。实验结果表明:将模糊度和噪声评价相结合,具有很强的抗噪性和广泛的适用范围;与峰值信噪比(PSNR)和结构类似性(SSIM)等算法比较,本文算法可以很好地区分各种失真类型图像的质量好坏,其结果接近人眼的主观感受。     

自适应光学成像事后处理LoG域匹配图像质量评价

图像质量评价是地基光电探测任务中的基础性的研究工作之一,与其他事后处理任务密切相关。重点研究了无参、客观自适应光学图像的质量表示与指标提取方法,总结了目前对图像质量评价研究的基本框架及研究现状。提出了一种基于非线性能量归一化的自适应光学图像质量感知模型,并结合自适应光学系统与人眼视觉感知的特性,提取了两个无参、客观像质评价指标,该指标可用于帧选、复原等关键任务中,实现对图像质量的自动评价或图像内容变化的自动检测,评估结果与人眼主观评价呈现出良好的一致性。