一种新的盲图像恢复方法

1 引言图像恢复是图像处理学的重要领域。图像恢复的基本任务就是改善观察图像(退化图像)的质量,尽可能恢复退化图像的本来面目。退化可能是由于相机与物体间的相对运动、散焦、大气湍流等原因造成的,因此需弄清图像的退化原因,建立相应的数学模型——退化模型,一般称为点扩展函数(PSF),根据已知的扩展函数和原图像的某些先验知识,从退化图像中对原图像做最佳的估计。对于退化模型已知的图像恢复文献报道已有许多种方法,其基本运算就是解卷积或求逆,存在的问题是所求的逆不是唯一的或者说是病态的。然而,在许多实际情况下,图像的退化模型是未知的,而且有关原图像的先验知识很少或根本没有,只能从退化图像恢复原图像,这种仅利用退化图像和部分     

文档图像基准生成系统

为生成含噪声的扫描文档图像的基准标引信息,系统首先基于无噪声的PDF文档抽取理想化标引信息,采用透视变换模型,将其与含噪声文档图像进行配准,最终生成含噪声图像的基准标引信息,将其用于测试文字识别、检索的精度.系统还基于几种经典的图像退化模型,批量产生了含不同噪声类型的文档图像.经实验表明,该系统标引信息精度高,图像退化结果与实际噪声效果接近.     

基于雨滴退化模型的退化图像恢复算法

基于成像实验建立雨滴退化模型,从模糊、变形、位移和衰减4个方面描述附着在镜头表面的雨滴对图像的退化方式,并据此提出一种包含逆向放缩、叠加分离、滤波等环节的退化图像恢复算法。实验结果证明,所得模型能够较好地刻画镜头上的雨滴对图像的退化现象。在一般情况下,该算法能够有效分离叠加图像,校正变形,从而获得较好的恢复结果。     

一种基于带雾模糊图像的退化模型

大雾天气条件下获取图像时,由于大气的吸收和散射以及在成像过程中系统发生振颤等,会得到退化的带雾模糊图像。而目前存在双重退化因素图像的研究比较缺乏,因此提出了一种新的用于描述带雾模糊图像的退化过程的数学模型。该模型在传统的大气散射模型和模糊退化模型的基础上,以带雾模糊图像的实际生成过程作为依据进行推导,可以描述双重退化因素导致的图像退化过程。使用该模型可以复原序列带雾模糊图像,实验结果表明复原效果良好。     

基于神经网络的盲图像恢复

1 引言图像恢复是图像处理学中的一个重要领域,其主要目的是利用退化图像的某种先验知识来重建或恢复原图像。图像的退化模型可表示为: Y=HX N (1)其中y为退化图像,H为退化模型的点扩展函数,X为原始图像,N为加性高斯白噪声。     

运动模糊图像复原算法综述

在图像获取过程中,存在很多造成图像退化的因素,因此需要对图像进行复原。本文对现有的典型复原方法进行了综合分析。介绍了图像一般退化模型和运动模糊退化模型的建立方法 ;对退化模型的点扩散函数的估计方法进行了分析;对当前的一些复原算法进行了总结。对图像复原技术未来的发展方向进行了预测。     

基于视觉物理模型的去雾算法

针对现有图像去雾算法不能有效增强复杂大气环境下退化图像的问题,结合单色 大气散射模型、大气传输函数(ATF)以及Retinex 提出了一种基于视觉物理模型(VPM)的图像去 雾算法。新模型可同时描述非均匀光照退化、雾霾退化以及噪声退化等复杂大气环境下的图像 退化。模型求解过程首先使用变分法消除环境光退化,然后引入马尔科夫随机场将场景反射率 求解问题转换为了最大后验概率问题,最后利用对比度抑制自适应直方图均衡来校正场景反射 率亮度,从而实现图像去雾。实验结果表明VPM 能够指复杂大气环境下退化图像的增强,使 其物理保真度和视觉愉悦性得到有效改善。     

真实复杂场景下基于残差收缩网络的单幅图像超分辨率方法

真实世界中极少存在成对的高低分辨率图像对，传统的基于图像对训练模型的单幅图像超分辨率（SR）方法采用合成数据集的方式得到训练集时仅考虑了双线性下采样退化，且传统图像超分辨率方法在面向真实的未知退化图像时重建效果较差。针对上述问题，提出一种面向真实复杂场景的图像超分辨率方法。首先，采用不同焦距对景物进行拍摄并配准得到相机采集的真实高低分辨率图像对，构建一个场景多样的数据集CSR(Camera Super-Resolution dataset)；其次，为了尽可能地模拟真实世界中的图像退化过程，根据退化因素参数随机化和非线性组合退化改进图像退化模型，并且结合高低分辨率图像对数据集和图像退化模型以合成训练集；最后，由于数据集中考虑了退化因素，引入残差收缩网络和U-Net改进基准模型，尽可能地减少退化因素在特征空间中的冗余信息。实验结果表明，所提方法在复杂退化条件下相较于次优BSRGAN(Blind Super-Resolution Generative Adversarial Network)方法，在RealSR和CSR测试集中PSNR指标分别提高了0.7 dB和0.14 dB，而SSIM分别...     

大气退化的自然山体图像复原研究

不同时间段拍摄的自然山体图像存在不同的大气退化影响。在这些图像的不同部分，大气退化影响的程度也不同。这类图像的大气退化特征直接影响了图像的对比分析和理解。文中探讨了自然山体图像由于大气了原因而产生的退化现象，分析了图像的视沈特征，建立一个统一的基于输运理论的模型。该模型可以在HSV色彩坐标系中处理覆盖杆被的自然山体这类纹理特征较为明显的图像。     

基于加性噪声的图像人工退化

针对图像人工退化通过可逆方式人为降低图像视觉质量的特性,提出一种基于混沌噪声的快速图像人工退化算法,得到该算法模型下图像退化程度的计算公式,研究算法对无损预测编码平均长度的影响,分析算法的安全性,针对图像平均攻击算法提出相应的改进算法。     

基于无线网络的智能监控系统设计与实现

本文设计与实现了运用背景差法的一个基于无线网络的交互的智能监控系统,该系统的基本功能有1)运用背景差的算法检测并跟踪行人,并以文件形式保存下图像,发送该图像到网络服务器上,供用户以Web形式浏览;2)将图像发送到手机终端;3)实现手机与系统交互。实验证明,该系统在复杂的场景中具有良好的性能,且实时性满足要求。     

农产品质量追踪服务平台的设计

移动通讯业的快速发展为客户获取即时信息提供了良好的条件,为了使顾客在超市选购农产品时更好地了解其生产信息,结合手机的拍摄功能和移动公司提供的彩信业务,提出了创建一个农产品质量追踪系统的设想.该系统对客户传送过来的、使用手机拍摄获取的条形码图像进行译码,并及时地返回相应的商品信息,使得在超市中购买农产品的客户可以随时查询到想要购买的各种农产品的信息,包括营养信息、生产过程信息、产地信息等.不仅让消费者选购到自己信任的农产品,而且保证了超市、商家货品的质量等级.     

手机软板自动检测的图像预处理及分割方法

针对自动光学检测在手机软板缺陷检测中对图像处理的要求比较高的特殊性,研究了手机软板图像的预处理及分割的方法;根据手机软板图像存在的噪声多为椒盐噪声的特点,采用中值滤波的平滑方法;而LOG(Laplacian of Gaussian)的锐化方法既可以实现噪声的控制,又能对边缘进行检测,很适合图像的增强;在分割方法的选择上,根据其灰度分布特性,提出了一种改进的自适应阈值选取方法;实验结果证明了算法的有效性和可靠性,为进一步提高手机软板缺陷检测的准确性提供了保障。     

手机屏幕图像缺陷的实时检测

当前液晶屏类产品图像缺陷主要依靠人工检测,该文算法实现了图像缺陷的自动实时检测。首先通过DirectShow技术从图像采集卡缓存区快速获取实时图像;其次,将多帧实时图像加权平均,剔除坏帧,通过高斯金字塔采样去噪及分别从RGB三通道递归迭代获得分割阈值,提取屏幕矩形外框,自动校正手机姿势,继而提取ROI,完成图像的预处理;最后,利用Canny算法检测缺陷轮廓,结合Douglas-Peucker算法与弗里曼链码提取缺陷信息,最终检测手机屏幕图像缺陷：坏点数目,几何失真度,色差。算法实时、高效,依托相关国家标准,可广泛应用于液晶屏类产品的图像缺陷检测,具有一定的推广价值。     

手机界面的品牌化发展

手机界面作为用户和手机进行沟通与交流的媒介,其设计的好坏直接关系到用户对手机甚至是手机品牌的印象,一个好的手机界面能够让用户形成对品牌更为真实的认知。文章从手机界面、品牌的内涵出发,试图从手机界面设计的现状中分析手机界面品牌化的必要性,并总结出手机界面的品牌化发展是需要一个较长时间的持续刺激的过程的。     

基于GPRS模块的彩信监控系统研究

在嵌入式环境下,设计开发一套基于GPRS模块的彩信监控系统。该系统综合运用多种嵌入式技术,集来电监听、图像采集、彩信封装、彩信发送等功能于一体,能够借助GPRS网络将监控现场的图像以彩信形式发送到用户手机。该系统扩充了监控的渠道,可以作为传统监控方式的有力补充。     

基于三维模型的Android手机端人脸姿态实时估计系统

针对人脸姿态估计对系统性能要求高、在手机上运行无法满足实时性要求等问题,实现了一种Android手机端的人脸姿态实时估计系统。首先,由摄像头获得一幅正面和一幅偏移一定角度的人脸图像,利用从运动中构建结构(SfM)算法建立简单三维人脸模型;然后,提取实时人脸图像中与三维人脸模型相互对应的特征点,基于缩放正投影位姿估计(POSIT)算法估计人脸姿态角度;最后将三维人脸模型通过开放图形开发库(OpenGL)实时显示在手机屏幕上。实验结果表明,实时视频中检测人脸姿态并显示的速度可以达到20 frame/s,接近计算机端的基于仿射对应的三维人脸姿态估计算法,而且针对大量图片序列的检测可以达到50 frame/s,能够满足Android手机端的性能和检测人脸姿态的实时性要求。     

Robust passive autofocus system for mobile phone camera applications

A robust autofocus system is a ubiquitous function in today’s mobile phone camera applications. However, due to the power consumption and size requirements, it is difficult for the autofocus function to be implemented into the design of mobile phone cameras. This paper presents a passive autofocus system with low computational complexity. This system uses a novel contrast measurement to determine degree of image sharpness, which can better reflect the information about image discontinuities. In order to gauge the performance of this measurement, a modified peak search strategy is used in the experiments. The experimental results from several typical image sequences validate the effectiveness of the proposed method.     

一种基于光学鼠标的鼠标-屏幕通信链路的研究

为实现计算机与智能手机之间的数据通信,本文提出了一种利用智能手机作为发送端,光学鼠标作为接收端的可见光通信链路。光学鼠标可以看成一个集成了图像处理单元的光学传感器,它可以感知到智能手机屏幕上的图像变化。这种变化最终反映成电脑光标值的变化,电脑充分感知这些数据信息,再通过特定的算法将发送数据解调出来。系统将数据调制成手机屏幕上图片快速变化,接收方从光学鼠标输出的光标值中恢复出发送端的数据。测试结果表明,在没有添加前向纠错的情况下,通信速率可以达到2bit/s。系统具有低成本和便携性的特点,非常适合在一些近场通信领域里应用。例如在无电磁链路（WiFi、蓝牙等）的情况下,PC从手机获取密码等小量数据文件,同时这种方式也确保了传输的安全性。