基于微分方程的退化图像盲复原数学模型构建

经当前方法复原后图像与实际图像之间的吻合度较低,且复原效率低.为此提出基于微分方程的退化图像盲复原数学模型构建方法.通过贝叶斯萎缩方法对阈值选择进行优化,对退化图像做二维离散小波变换,并采用高频系数进行离散Curvelet变换.在此基础上对阈值进行估计,获得最优阈值,实现退化图像的去噪.根据去噪结果在高阶微分方程中引入稀疏测度、卷积滤波器和引导图像特征,通过范数约束获得强边引导图像,在潜在图像中应用稀疏函数和卷积滤波器获得梯度下降方向,得到强边图像,通过强边图像对模糊核进行估计,实现退化图像的盲复原.仿真结果表明,所提方法的复原效率高、复原程度高,说明该方法复原效果较好,应用价值较高.     

强边缘导向的盲去模糊算法

目的 在图像的获取过程中,成像设备与拍摄场景发生了相对位移,导致获取的实际图像存在信息丢失、模糊退化的现象,这极大地影响了图像的质量和人们的视觉体验,也影响了图像的后续处理。盲去卷积旨在从观测图像中估计模糊核并获得清晰图像,为此提出了一种基于强边缘的运动图像盲去模糊算法。方法 结合图像梯度稀疏性,采用自适应l₀范数约束待估计图像梯度的强边缘;针对模糊核稀疏性和连续性,以l₀-l₂范数分别约束模糊核的像素和梯度,同时把模糊核归一化先验作为正则项引入模型中,以强边缘指导模糊核估计。在去模糊阶段,结合全变分与超拉普拉斯正则化方法的优点,将两种方法复原的图像取平均,以减轻复原图像中的振铃效应,同时保留更多的图像细节。结果 为了检验本文算法的有效性,对Levin测试集和实际拍摄的模糊图像分别进行仿真,并同现有算法进行比较。Levin测试集上的实验结果表明,提出的盲反卷积成功率为100%且在对比算法中具有最高PSNR;实际彩色图像的盲反卷积实验表明,相比于其他算法,本文算法获得的模糊核具有更准确的支撑和较少的噪点,获得的清晰图像具有较优的视觉效果。结论 该方法从定量和定性比较上都体现了较好的去运动模糊能力,可适用于遥感、医学等领域。     

混合特性正则化约束的运动模糊盲复原

目的 为了提高运动模糊图像盲复原清晰度,提出一种混合特性正则化约束的运动模糊盲复原算法。方法 首先利用基于局部加权全变差的结构提取算法提取显著边缘,降低了噪声对边缘提取的影响。然后改进模糊核模型的平滑与保真正则项,在保证精确估计的同时,增强了模糊核的抗噪性能。最后改进梯度拟合策略,并加入保边正则项,使图像梯度更加符合重尾分布特性,且保证了边缘细节。结果 本文通过两组实验验证改进模型与所提算法的优越性。实验1以模拟运动模糊图像作为实验对象,通过对比分析5种组合步骤算法的复原效果,验证了本文改进模糊核模型与改进复原图像模型的鲁棒性较强。实验结果表明,本文改进模型复原图像的边缘细节更加清晰自然,评价指标明显提升。实验2以小型无人机真实运动模糊图像为实验对象,通过与传统算法进行对比,对比分析了所提算法的鲁棒性与实用性。实验结果表明,本文算法复原图像的标准差提升约11.4%,平均梯度提升约30.1%,信息熵提升约2.2%,且具有较好的主观视觉效果。结论 针对运动模糊图像盲复原,通过理论分析和实验验证,说明了本文改进模型的优越性,所提算法的复原效果较好。     

密集连接卷积网络图像去模糊

目的 非均匀盲去运动模糊是图像处理和计算机视觉中的基础课题之一。传统去模糊算法有处理模糊种类单一、耗费时间两大缺点,且一直未能有效解决。随着神经网络在图像生成领域的出色表现,本文把去运动模糊视为图像生成的一种特殊问题,提出一种基于神经网络的快速去模糊方法。方法 首先,将图像分类方向表现优异的密集连接卷积网络（dense connected convolutional network, DenseNets）应用到去模糊领域,该网络能充分利用中间层的有用信息。在损失函数方面,采用更符合去模糊目的的感知损失（perceptual loss）,保证生成图像和清晰图像在内容上的一致性。采用生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）,使生成的图像在感官上与清晰图像更加接近。结果 通过测试生成图像相对于清晰图像的峰值信噪比 （peak signal to noise ratio,PSNR）,结构相似性 （structural similarity,SSIM）和复原时间来评价算法性能的优劣。相比DeblurGAN（blind motion deblurring using conditional adversarial networks）,本文算法在GOPRO测试集上的平均PSNR提高了0.91,复原时间缩短了0.32 s,能成功恢复出因运动模糊而丢失的细节信息。在Kohler数据集上的性能也优于当前主流算法,能够处理不同的模糊核,鲁棒性强。结论 本文算法网络结构简单,复原效果好,生成图像的速度也明显快于其他方法。同时,该算法鲁棒性强,适合处理各种因运动模糊而导致的图像退化问题。     

加强边缘感知的盲去模糊算法

目的 拍摄过程中,如果摄像机进行了错误的聚焦,就会得到模糊的图像,如何将模糊图像变得清晰成为一个亟待解决的问题。目前关于图像的去模糊方法多采用基于模糊核约束的卷积模型。但是由于实际应用中很难准确获取模糊核的信息,同时计算机也存在精度限制,计算结果与实际物理模型有偏差,因而去模糊的主要挑战为：如何精确地估计模糊核,以及如何在复原过程中减弱由于精度限制造成的振铃效应。方法 振铃效应是指图像的灰度剧烈变化处产生的震荡,类似于钟被敲击后产生的波状空气震荡。在图像复原过程中,此效应通常发生在梯度变化较大的边缘区域附近。本文对此进行研究,在去模糊过程中引入边缘信息作为约束条件,以改善模糊核的估计,并通过抑制边缘区域的反卷积,抑制图像复原过程中的振铃效应。算法主要分为如下3个部分：1）设计了适用于模糊图像的边缘提取算法;2）利用边缘信息设计了加强边缘感知的反卷积算法;3）提出并设计了安全检测子,以保证算法在边缘区域复原的完整性。结果 实验结果表明,在没有先验知识的情况下,本文方法可以较好地恢复图像细节,并有效抑制振铃效应。较之传统的去模糊处理算法,本文方法在性能上有较大提高。比如,相比于Chan、Krishnan以及Hu的方法,本文方法在峰值信噪比指标上分别提高了25.73%、3.52%和4.43%,在结构相似性指标上分别提高了7.67%、1.63%和3.59%。同时,与基于深度学习的方法相比,本文方法不依赖于数据集,鲁棒性更强。结论 本文方法可以较好地恢复图像细节,并抑制振铃效应,同时比深度学习方法适用范围更广。     

采用自适应梯度稀疏模型的图像去模糊算法

目的 图像的梯度分布被广泛应用在自然图像去模糊中,但研究结果显示先前的梯度参数估计方法不能很好地适应图像局部纹理变化。为此根据图像分块平稳的特点提出一种采用局部自适应梯度稀疏模型的图像去模糊模型。方法 该模型采用广义高斯分布（GGD）来描述图像不同区域的梯度分布,在最大后验概率框架下建立自适应梯度稀疏模型,然后采用变量分裂交替优化算法来求解模型中的最小化问题。在GGD参数估计中,先对模糊图像进行预处理,并将预处理后的图像分成纹理区和平滑区,仅对纹理区采用全局收敛算法进行GGD参数估计,而对平滑区设置固定参数值。结果 本文算法与近年来常用的去模糊去噪算法在不同类型的自然图像上进行了对比。实验结果表明,本文的参数估计法能精确地表达图像局部纹理变化,当在低噪声（加1%噪声）,分别加入模糊核1和2的条件下,经本文算法去除模糊和噪声后的图像相较对比算法能分别提高信噪比值0.042.96 dB和0.143.19 dB;在高噪声（加4%噪声）不同模糊核下,能分别提高0.194.50 dB和0.203.63 dB,同时本文算法相比2017年Pan等人提出的算法（加2%噪声）能提升0.150.36 dB。此外,本文算法在主观视觉上能获得更清晰的纹理和边缘结构信息。结论 本文算法在主客观评价上都表现出了良好的去模糊性能,可应用在自然图像和低照明图像等的去模糊领域。     

空间尺度信息的运动模糊核估计方法

运动模糊核的准确估计是实现单幅运动模糊图像盲复原成功的关键.但是,因为不能准确提取出有利的图像边缘以及简单的正则化约束项的设计,导致现有运动模糊核（motion blur kernel,简称MBK）的估计并不十分准确,存在瑕疵.因此,为了能够估计出准确的运动模糊核,提出了一种基于空间尺度信息的运动模糊核估计方法.首先,为了准确地提取有利的图像边缘,移除有害的图像结构,提出了一种基于图像空间尺度信息的图像平滑模型,实现有利图像边缘的准确快速提取;然后,从运动模糊核的内在特性出发,将空间域的L₀范数和梯度域的L₂范数结合到一起,提出了一种正则化约束模型,很好地保证了运动模糊核的稀疏平滑特性,并结合之前提取出的有利的图像边缘,共同实现运动模糊核的准确估计;最后,采用一种半二次性分裂的交互式最优化策略对提出的模型进行最优化求解.在客观的评价指标和主观的视觉效果上进行了大量实验,其结果证明所提出的方法能够估计出更准确的MBK和复原出更高质量的去模糊图像.     

基于RGB通道自适应的维纳滤波图像去模糊研究

图像去模糊是针对当图像受到模糊,复原出期望的清晰图像的过程。由于图像受到模糊的程度及过程未知,很难利用精确的模糊核对图像进行复原。同时要考虑到图像的三个通道在受到模糊时的影响不一致,对维纳滤波复原图像进行了研究,提出一种基于RGB三通道下自适应的维纳滤波图像去模糊技术研究。首先对图像进行模糊核估计,求出模糊核,然后将图像分为有限个图像块,对图像进行降维,最后,通过求出的模糊核应用到维纳滤波模型中,进行图像复原。与现有的方法比较,基于RGB通道自适应的维纳滤波图像去模糊研究的方法能够得到更好的恢复效果,并有效的抑制了边界出现的振铃现象。     

基于广义规范化稀疏模型的图像盲去模糊算法

针对基于规范化稀疏先验的图像盲去模糊方法估计精度低、计算速度慢、参数选择敏感等问题,提出一种Tikhonov正则增强的广义规范化稀疏模型,且将其作为中间清晰图像和运动模糊核的共同先验约束。随后,利用算子分裂、交替方向乘子法以及快速傅立叶变换,最小化关于中间清晰图像与运动模糊核的目标函数,导出一种快速图像盲去模糊算法。在标准测试集以及实际彩色模糊图像上的实验结果验证了提出方法的有效性和鲁棒性。此外,在同等条件下与近期文献中的盲去模糊方法进行比较,显示了本文方法在估计精度和估计效率上的双重优势。     

基于辐照度的运动模糊图像去模糊

目的 已有的图像运动去模糊研究没有考虑模糊实际上发生在辐照度图像中的问题,也缺少自动检测成块饱和像素的方法。针对这两个问题,提出基于辐照度的运动模糊图像去模糊方法。方法 提出能量累积形成模糊的运动过程与摄像机响应函数相结合的摄像机响应函数求解方法,以及基于块的饱和像素自动检测算法并在此基础上,对辐照度图去除运动模糊和亮度还原,实现清晰原图恢复。结果 对单幅图像的定性去模糊取得了比直接去模糊等前人方法更小的振铃,较好的噪声抑制和清晰图像还原效果;采用信噪比的定量对比也取得较前人方法更高的数值。结论 基于辐照度的方法对图像运动去模糊效率有提升作用。     

基于稀疏表示和梯度先验的图像盲去模糊

针对目前基于稀疏表示的图像盲卷积算法细节恢复有限等问题,提出一种基于稀疏表示和梯度先验的图像盲卷积算法。虽然每个图像块可以通过字典稀疏表示,但是图像块重构出的图像常常出现“伪像”,本文将梯度先验知识和超拉普拉斯先验知识融入稀疏表示盲卷积模型中,采用迭代方法交替估计中间清晰图像和模糊核,一旦获得模糊核,采用超拉普拉斯非盲去卷积算法恢复出最终的清晰图像。实验结果表明,与其他去模糊算法相比,本文算法在抑制振铃方面效果显著。     

Local motion deblurring using an effective image prior based on both the first- and second-order gradients

Local motion deblurring is a highly challenging problem as both the blurred region and the blur kernel are unknown. Most existing methods for local deblurring require a specialized hardware, an alpha matte, or user annotation of the blurred region. In this paper, an automatic method is proposed for local motion deblurring in which a segmentation step is performed to extract the blurred region. Then, for blind deblurring, i.e., simultaneously estimating both the blur kernel and the latent image, an optimization problem in the form of maximum-a-posteriori (MAP) is introduced. An effective image prior is used in the MAP based on both the first- and second-order gradients of the image. This prior assists to well reconstruct salient edges, providing reliable edge information for kernel estimation, in the intermediate latent image. We examined the proposed method for both global and local deblurring. The efficiency of the proposed method for global deblurring is demonstrated by performing several quantitative and qualitative comparisons with the state-of-the-art methods, on both a benchmark image dataset and real-world motion blurred images. In addition, in order to demonstrate the efficiency in local motion deblurring, the proposed method is examined to deblur some real-world locally linear motion blurred images. The qualitative results show the efficiency of the proposed method for local deblurring at various blur levels.     

Variational EM method for blur estimation using the spike-and-slab image prior

Most state-of-the-art blind image deconvolution methods rely on the Bayesian paradigm to model the deblurring problem and estimate both the blur kernel and latent image. It is customary to model the image in the filter space, where it is supposed to be sparse, and utilize convenient priors to account for this sparsity. In this paper, we propose the use of the spike-and-slab prior together with an efficient variational Expectation Maximization (EM) inference scheme to estimate the blur in the image. The spike-and-slab prior, which constitutes the gold standard in sparse machine learning, selectively shrinks irrelevant variables while mildly regularizing the relevant ones. The proposed variational Expectation Maximization algorithm is more efficient than usual Markov Chain Monte Carlo (MCMC) inference and, also, proves to be more accurate than the standard mean-field variational approximation. Additionally, all the prior model parameters are estimated by the proposed scheme. After blur estimation, a non-blind restoration method is used to obtain the actual estimation of the sharp image. We investigate the behavior of the prior in the experimental section together with a series of experiments with synthetically generated and real blurred images that validate the method's performance in comparison with state-of-the-art blind deconvolution techniques.     

基于正则化方法的图像盲去模糊

针对标准化稀疏先验的正则化方法估计复杂模糊核时的不准确性, 引入图像的预处理, 提出了一种图像盲去模糊的新方法。该方法将图像盲去模糊分为三个步骤：利用双边滤波器和冲击滤波器对图像进行预处理, 使得图像的噪声降低、边缘突出, 有利于模糊核的估计; 对预处理后的图像, 利用基于标准化稀疏先验的正则化方法估计模糊核; 根据估计出的模糊核利用TV正则化方法对图像进行非盲去卷积。采用快速迭代收缩阈值算法和快速总变分图像复原算法分别求解模糊核估计模型和图像非盲去卷积模型。实验结果表明, 针对单幅模糊图像, 该方法可以估计出准确的模糊核, 对噪声具有鲁棒性, 并且提高了图像复原速度, 具有较好的图像恢复效果。     

Blind Deblurring Based on L0Norm from Salient Edges简

Motion deblurring is a basic problem in the field of image processing and analysis. This paper proposes a new method of single image blind deblurring which can be significant to kernel estimation and non-blind deconvolution. Experiments show that the details of the image destroy the structure of the kernel, especially when the blur kernel is large. So we extract the image structure with salient edges by the method based on RTV. In addition, the traditional method for motion blur kernel estimation based on sparse priors is conducive to gain a sparse blur kernel. But these priors do not ensure the continuity of blur kernel and sometimes induce noisy estimated results. Therefore we propose the kernel refinement method based on L0 to overcome the above shortcomings. In terms of non-blind deconvolution we adopt the L1/L2 regularization term. Compared with the traditional method, the method based on L1/L2 norm has better adaptability to image structure, and the constructed energy functional can better describe the sharp image. For this model, an effective algorithm is presented based on alternating minimization algorithm.     

深度特征融合注意力与双尺度的运动去模糊

目的 拍摄运动物体时,图像易出现运动模糊,这将影响计算机视觉任务的完成。为提升运动图像去模糊的质量,提出了基于深度特征融合注意力的双尺度去运动模糊网络。方法 首先,设计了双尺度网络,在网络结构上设计高低尺度通路,在低尺度上增加对模糊区域的注意力,在高尺度上提升网络的高频细节恢复能力,增强了模型去模糊效果。其次,设计了深度特征融合注意力模块,通过融合全尺度特征、构建通道注意力,将编码的全尺度特征与解码的同级特征进行拼接融合,进一步增强了网络的去模糊性能和细节恢复能力。最后,在双尺度的基础上,引入多尺度损失,使模型更加关注高频细节的恢复。结果 在3个数据集上,与12种去模糊方法进行了对比实验。在GoPro数据集上得到了最优结果,相比SRN （scale-recurrent network）方法,平均峰值信噪比提升了2.29 dB,能够恢复出更多的细节信息。在Kohler数据集上,得到了最高的峰值信噪比（29.91 dB）。在Lai数据集上,视觉上有最好的去模糊效果。结论 实验结果表明,本文方法可以有效去除运动模糊并恢复细节。     

基于正则化约束的遥感图像多尺度去模糊

目的遥感成像过程中的图像降质严重影响了高分辨率成像与高精度探测,为了改善遥感图像质量,提出了基于正则化约束的遥感图像多尺度去模糊方法。方法首先利用双边滤波器和冲击滤波对遥感图像进行预处理,然后结合遥感图像模糊核的稀疏特性,使用正则化方法迭代求解模糊核最优解,最后利用基于梯度稀疏的非盲反卷积方法得到去模糊结果。此外,针对图像模糊程度较严重的情况,分析了尺度信息对去模糊结果的影响,提出了多尺度迭代优化方法。结果采用本文方法对大量遥感图像进行去模糊,实验结果表明该方法能有效地去除遥感成像产生的模糊,在保持图像边缘和细节的同时,可有效抑制振铃效应。相比其他方法,本文方法恢复图像的边缘强度平均提高28.7%,对比度平均提高17.6%。结论提出一种正则化约束的遥感图像多尺度去模糊方法,主观视觉感受和客观评价指标都表明该方法可以有效提升遥感图像质量。     

基于稀疏表示和结构自相似性的单幅图像盲解卷积算法

图像盲解卷积研究当模糊核未知时,如何从模糊图像复原出原始清晰图像.由于盲解卷积是一个欠定问题,现有的盲解卷积算法都直接或间接地利用各种先验知识.本文提出了一种结合稀疏表示与结构自相似性的单幅图像盲解卷积算法,该算法将图像的稀疏性先验和结构自相似性先验作为正则化约束加入到图像盲解卷积的目标函数中,并利用图像不同尺度间的结构自相似性,将观测模糊图像的降采样图像作为稀疏表示字典的训练样本,保证清晰图像在该字典下的稀疏性.最后利用交替求解的方式估计模糊核和清晰图像.模拟和真实数据上的实验表明本文算法能够准确估计模糊核,复原清晰的图像边缘,并具有很好的鲁棒性.