基于SSIM_NCCDFT的超分辨率复原评价方法研究

传统的图像质量评价方法很多,但是并非针对超分辨率复原算法的特定评价指标。一种超分辨率复原算法复原性能的好坏,至今没有一个统一的评价标准,这使得超分辨率复原算法的发展受到很大限制。针对传统的超分辨率复原评价体系只关注图像某一方面统计特性的问题,提出一种基于SSIM_NCCDFT的超分辨率复原评价方法。该评价方法结合了空间域的灰度均值、对比度以及频域自相关,能够同时评价超分辨率复原结果在空间域的复原效果和对频率域信息的复原精度。实验结果表明:SSIM_NCCDFT可以准确反映图像退化的程度。相对于PSNR,SSIM_NCCDFT的优势是其同时反映了频域和空域复原的精度,评价更加全面。本文提出的基于SSIM_NCCDFT的超分辨率复原评价方法同时考虑了超分辨率复原中频率域和空间域的复原性能,评价结果较为全面,能够有效地评价复原图像中的噪声和模糊等现象,对超分辨率复原方法的评价具有一定的指导意义。     

改进的稀疏表示图像超分辨率复原算法*

针对信号的稀疏分解特征,结合图像的超分辨率复原的特点,提出了基于稀疏表示的图像超分辨率复原算法,对两个过完备字典的训练过程、稀疏表示复原算法处理过程进行阐述,同时对改进算法中采用的优化的特征提取算法和自适应边缘方向插值优化低分辨率图像的初始估计两个过程进行详细描述,并通过MATLAB对其进行仿真和验证,实验结果表明,改进算法的复原效果进一步提高,图像细节能够得到恢复,获得更好的鲁棒性.     

使用改进的POCS算法的超分辨率图像复原

超分辨率复原技术的基本思想就是采用信号处理的方法,在改善图像质量的同时,重建成像系统截至频率外的信息。POCS（凸集投影）算法是一种广泛应用于图像超分辨率复原的方法。针对传统的POCS算法的边缘振荡效应,在分析其产生的原因．造成的影响的基础上,采用改进的POCS算法,以减少边缘振荡。采用基于小波变换模极大值的改进POCS算法进行图像超分辨率复原。实验结果表明,该方法有效的较少了复原图像的边缘振荡效应,是一种有效的图像超分辨率复原方法。     

气动退化图像的改进复原算法

针对气动光学效应引起的图像模糊退化导致复原处理困难的问题,提出了一种气动退化红外图像的改进复原算法。具体做法是:在假设退化图像的点扩散函数服从高斯分布的前提下,对图像进行带参数维纳滤波,在此过程中,使用图像清晰度评价函数作为复原效果的评价实现了算法中参数的最优化。通过多组仿真实验和算法的对比分析表明,算法较好地保持了图像细节,较好地恢复了图像质量,实时性较好。     

无源毫米波成像改进POCS超分辨率算法

在无源毫米波成像中,因为受天线孔径大小的限制而导致获取的图像分辨率低,所以必须采取有效后处理措施增强分辨率.提出了一种改进的POCS超分辨率算法,该算法结合了Wiener滤波器复原算法和凸集投影(POCS)算法的优点,使用Wiener滤波复原算法恢复图像通带内的低频分量,运用POCS算法作为主迭代过程实现频谱外推,同时保证低频分量不被破坏.实验结果表明,该算法增强了图像的分辨率,改善了收敛速度,减少了计算量,有利于无源毫米波成像超分辨率的实时实现.     

改进的马尔科夫随机场的遥感图像超分辨率复原算法

针对原有使用马尔科夫随机场理论进行超分辨率图像复原,并结合遥感的图像特点,提出了将基于马尔科夫随机场的超分辨率算法应用在遥感的图像复原处理之中。在原有算法的基础上进行改进,为了减少字典存储的训练图像块之间的冗余,采用随机选取训练图像块的方法,同时,通过迭代反投影算法改善图像块之间的拼接痕迹。通过MATLAB仿真,证明改进后的算法与原始算法比较,有更好的复原结果,图像细节能够更好地复原。     

非凸性优化与动态自适应滤波的湍流退化视频复原

针对目标探测器在大气中高速飞行时受湍流干扰,导致光学系统接收到的视频/图像产生像素偏移、模糊、信噪比降低等问题,本文对湍流退化视频/图像复原的复杂性及复原方法进行了研究,提出了一种基于非凸势函数优化与动态自适应滤波的湍流退化视频复原方法。首先,研究了湍流退化视频的求和与去模糊框架,并通过利用非刚性配准方法对刚性全局配准方法进行改进,进一步缩小了模糊核的尺度;然后,在计算机视觉的非凸优化框架下,构建了图像解卷积的非凸性算法,有效地解决了图像解卷积难题;最后,结合湍流退化视频自身特点,对超分辨率视频复原的动态自适应滤波框架进行了扩展与改进,使其适用于湍流退化视频的复原。仿真实验结果表明,本文方法的复原效果不仅有较大提升,而且实现了对湍流退化视频序列的动态自适应复原。     

一种改进的毫米波图像超分辨复原方法

针对无源毫米波图像分辨率低的问题,提出了一种基于对比度金字塔变换和改进非线性频谱外推方法的图像超分辨复原算法。该算法通过采用基于高频细节局部方差的高斯函数自适应调整频谱外推系数,并用其对对比度金字塔分解的高频细节进行频谱外推,同时采用Context模型去噪,最终重构出高分辨图像。通过该方法对无源毫米波图像进行超分辨复原,其结果表明新算法能有效增强图像的轮廓,提高图像的分辨率。     

宽带多媒体集群系统中的图像增强与恢复技术

针对宽带多媒体集群系统的传输信道特征和现场图像需求,建立了图像退化与复原模型,详细介绍了消噪滤波、去模糊化、超分辨率重建等图像增强与恢复技术的原理与特征,并通过比较典型算法的实验性能选取了适合于宽带集群系统的图像处理算法,改善了图像的质量和分辨率,有利于实现更加高效的集群指挥调度。     

视频监控图像的超分辨率复原研究

超分辨率复原技术是一种可用于提高图像细节辨识能力的有效方法。其在视频监控领域可望得到广泛应用。超分辨率图像处理技术通过融合多帧相似的低分辨率图像达到提高图像细节的目的。从而降低对监控视频采集硬件与后端辅助处理系统的要求,提高对特定目标的辨析能力。本文重点介绍了在视频监控领域较为实用的凸集投影算法、最大后验概率估计算法、基于对象的超分辨率复原方法、基于示例学习与多类预测器的超分辨率复原方法。对以上超分辨率复原方法实现流程的优缺点与其在视频图像监控领域的应用方法进行了相应分析。分析了超分辨率视频监控图像复原常用的基于块匹配与光流的对象运动估计方法。对超分辨率复原重建图像质量的评估标准也进行了相应讨论。     

旋转运动模糊图像的空间差分恢复研究

通过对退化图像的几何变换,利用模糊函数具有的空间不变性,提出一种基于空间域差分恢复的旋转运动图像的复原方法.首先对模糊图像进行坐标变换,然后在直角坐标空间下采用差分恢复方法,最后反变换得到恢复后的图像.计算机仿真结果和应用实例,表明了该方法的有效性.     

最大似然空间变化图像恢复算法

在光学图像处理中,把光学成像系统看做线性空间变化系统具有普遍意义。从实际光学系统成像过程出发,考虑光学系统的点扩散函数的空间变化特性和探测器噪声特性,建立了空间变化成像模型。在此成像模型基础上,基于最大似然法提出了空间变化的Richardson-Lucy(SVRL)图像恢复算法。为了分析SVRL算法的性能,实验中利用ZEMAX软件计算不同视场的点扩散函数,而后利用此空间变化点扩散函数进行成像仿真,得到仿真成像结果,最后分别采用0视场、0.5视场、0.7视场、1视场的点扩散函数以及空间变化点扩散函数对仿真图像进行恢复。实验结果表明,对于实际的空间变化光学系统,SVRL算法的图像恢复效果十分有效。     

基于层叠滤波的快速图像恢复算法

在层叠滤波理论基础上,根据层叠滤波器的阈值分解和层叠性,提出了一种快速图像恢复算法。此算法在对层叠滤波进行计算机仿真实验时,能有效地提高图像恢复的效率,大大缩短图像恢复时间。     

离焦模糊图像增强技术的研究

针对红外离焦图像处理后图像模糊效应问题,提出一种基于LIP模型的Lee图像增强算法的去模糊图像的算法,它能够有效地处理图像增强后的模糊效应,实现图像的清晰成像,该算法便于实现,可广泛地应用于图像显示技术,文中介绍了该算法的原理并对电力设备红外离焦图像处理结果进行了分析。     

基于卡尔曼滤波的图像复原

本文研究了基于卡尔曼滤波的图像复原方法。介绍了图像模型的建立以及几种经典卡尔曼滤波图像复原方法,提出了图像模型自适应的复原算法,并进行了仿真研究。在其退化过程只限于假定是被白噪声污染的马尔可夫（Markov）过程的条件下,目前应用卡尔曼滤波进行图像复原结果显示,本方法具有更好的性能。     

一种新型的图像修复方法

在当今对信息的需求不断增加的情况下,作为获取信息的重要手段,图像处理显得尤为重要.以往的用于图像修复的BSCB模型体现了偏微分方程在图像处理领域中的广泛应用和重要性,然而其也具有一定的缺陷,将针对BSCB模型运算速度过慢的问题,分析其产生的原因,并在此基础上提出一种新的算法.实验证明,新方法在处里的效果上强于传统模型,且修复所需时间明显缩短.     

多帧超分辨率重建中的图像插值

为了实现多帧超分辨率重建,必须从图像序列中提取子像素信息,因此要求图像的配准精确到子像素级。本文提出了一种超分辨率重建中运动矩阵的构造方法。为了提高矩阵的构造精度,该方法引入图像插值,用性能好但计算量较小的三次插值算子实现插值运算,并比较了三种常用插值核的性能。实验结果表明,选择适当的插值函数不仅不会明显增加计算量,而且可以显著提高矩阵的构造精度,从而大大提高多帧超分辨率重建图像的质量。     

基于尺度旋转的图像恢复研究

运动模糊图像恢复是图像处理中的重要部分。本文将计算机图形学尺度旋转引入运动模糊图像恢复中,提出基于尺度旋转变换的运动模糊图像自动搜索恢复模型,并阐述建立模型的完整过程和均方误差准则下自动搜索优化算法。实验表明,模型较好解决了传统运动模糊图像恢复中无参数恢复图像的缺陷,恢复效果良好,是一种有效的图像恢复方法。     

进化策略在图像恢复中的应用

进化策略是模拟自然界生物进化过程的计算模型是一种全局优化搜索方法，本文将改进的进化策略引入灰度图像恢复中，提出一种图像恢复的新方法。