自适应阈值HMRF模型超分辨率重建

针对Huber-Markov随机场作为图像先验进行MAP超分辨率重建时先验约束的有效性问题,通过分析重建过程中Huber惩罚函数与图像空间灰度变化分布特性的相互关系,提出一种根据图像空间灰度变化统计特性,在超分辨率重建迭代过程中动态确定Huber函数阈值的方法。实验结果表明,该方法可根据不同图像的边缘特性,自适应确定Huber惩罚函数阈值,在有效抑制噪声的同时,保持重建图像的边缘和细节信息。     

基于自适应块组割先验的噪声图像超分辨率重建

要增强噪声图像的分辨率,传统的串联方式依次进行去噪与超分辨率重建两个步骤,但去噪算法去除噪声的同时也损失了部分细节信息,影响了后续超分辨率重建的质量.为了使低分辨率噪声图像中所有细节信息都能参与超分辨率重建,本文以非局部中心化稀疏表示（Nonlocally centralized sparse representation,NCSR）模型为基础,提出了基于自适应块组割（Patch-group-cuts,PGCuts）先验的噪声图像超分辨率重建方法,同时实现去噪和超分辨率重建功能.块组割先验基于新颖的三维邻域系统和块组模型,能够达到图像去噪、边缘平滑和边缘清晰等效果.重建时以边缘强度为参考对块组割先验进行自适应约束,由于块组割在平滑区域约束力较低,采用分区域融合的方式进一步抑制噪声.本文对合成的低分辨率噪声图像和真实的低分辨率噪声图像进行了重建实验,实验表明,基于自适应块组割先验的噪声图像超分辨率重建算法,在丰富细节的同时能抑制噪声的干扰,不但具有较高的峰值信噪比和结构相似度等客观评价值,而且在非光滑区域具有很好的主观重建效果.     

基于压缩感知的自适应正则化磁共振图像重构

当前基于压缩传感理论的正则化磁共振(CS-MR)图像重构算法普遍采用全局正则化参数,不能很好地在保持边缘和平滑噪声方面做出平衡。为此,提出一种自适应的正则化CS-MRI重构算法。结合图像稀疏性和其局部光滑性的先验知识,采用非线性共轭梯度下降算法求取最优化问题,并在迭代过程中自适应地改变局部正则化参数。新的正则化参数可以更好地恢复图像边缘,并且有利于平滑噪声,使代价函数在定义域内具有凸性;同时先验信息包含于正则化参数中,以提高图像的高频成分。实验结果表明该算法能有效权衡恢复图像边缘和平滑噪声两者的关系。     

稀疏梯度先验模型的正则化图像复原

传统Lucy-Richardson(LR)算法是一种基于贝叶斯分析的图像复原迭代算法,对高信噪比的退化图像能获得很好的复原结果,但对噪声过于敏感,对低信噪比的退化图像在迭代过程中易造成噪声的放大,虽然有一些正则化方法应用到LR算法中来抑制噪声,但往往容易产生过度平滑的问题。针对这些问题将图像稀疏先验模型作为正则项引入到LR算法中,抑制噪声在迭代过程中的放大。与常规的图像梯度约束算法不同,本文算法中根据模糊图像梯度分布特点的不同提出了可变参数的图像稀疏梯度正则化约束方法,使复原图像的梯度分布参数在迭代过程中更趋近于真实梯度分布,同时通过调整正则项系数可以避免复原图像的过度平滑。实验结果表明,同标准LR算法和常规梯度约束算法相比,本文算法能够实现在抑制噪声放大的同时较好地保留图像的细节。     

基于稀疏表示的自适应图像超分辨率重建算法

针对图像高分辨率重建过程中稀疏解的存在性和唯一性问题以及超分辨率图像的边缘特征和平滑噪声的关系进行了研究, 提出了局部正则化参数自适应选取的方法。结合联合构造字典的算法, 在重建过程中动态调整正则化参数。通过对图像的超分辨率实验证明, 改进的算法具有较高的可行性, 能有效平衡超分辨率图像的边缘特征和平滑噪声两者的关系, 与传统的超分辨率重建算法相比, 有更高的峰值信噪比。     

自适应非局部数据保真项和双边总变分的图像去噪模型

针对常见去噪方法容易造成特定区域过度平滑、奇异结构残余噪声以及产生阶梯效应和对比度损失等问题,提出一种自适应非局部数据保真项和双边总变分的图像去噪模型,建立了自适应非局部正则化能量泛函和相应的变分框架。首先,对噪声图像利用自适应权值的非局部均值求得数据拟合项;其次,引入双边总变分正则化项,利用正则化系数来适度平衡数据拟合项和正则化项的影响;最后,通过能量函数最小化对不同的噪声统计快速求得最优解,从而达到降低残余噪声并纠正过度平滑的目的。通过理论分析和针对模拟噪声图像与真实噪声图像的实验结果表明,所提出的图像去噪模型能够较好地处理具有不同统计特性的图像噪声,与自适应非局部均值滤波去噪相比,所提算法的峰值信噪比（PSNR）值最多可以得到0.6 dB的改善;与全变分正则化图像去噪算法比较,所提算法的主观视觉效果明显更好,在去噪的同时图像纹理和边缘等细节信息保护得更好,PSNR值最多可以提高10 dB,而多尺度结构相似性度（MS-SSIM）指标可以提升0.3。因此,所提出的图像去噪模型可以在理论上更好地探讨如何合理处理噪声和图像内容本身的高频细节信息,在视频和图像分辨率提升等领域也具有良好的实际应用价值。     

基于结构张量的视频超分辨率算法

针对传统正则化超分辨率（SR）重建模型中,正则化参数选择过大会使重建结果模糊,导致边缘和纹理等细节丢失,选择过小模型去噪能力又不足的问题,提出一种基于结构张量的双正则化参数的视频超分辨率重建算法。首先,利用局部结构张量对图像进行平滑区域和边缘的检测;然后,利用差异曲率对全变分（TV）进行先验信息加权;最后,对平滑区域和边缘采用不同的正则化参数进行超分辨率重建。实验数据显示提出的算法将峰值信噪比（PSNR）提高了0.033～0.11 dB,具有较好的重建效果。实验结果表明：该算法能够有效地提升低分辨率（LR）视频帧重建效果,可应用于低分辨率视频增强、车牌识别和视频监控中感兴趣目标增强等方面。     

采用噪声自适应正则化的图像重建的仿真研究

针对图像分辨率过低的情况,传统的全局正则化方法未能有效地分辨图像的细节,尤其是图像的边缘问题,根据图像的降质模型,基于正则化方法,并结合降质图像模型,采用迭代的方式确定局部正则化参数代替全局化的正则化参数,提出一种基于噪声的自适应正则化方法的图像重建.再次通过Matlab软件仿真,对比全局正则化和新的基于噪声自适应正则化图像重建的结果,仿真实验证明该方法能够克服传统的正则化方法的局限性,并能够很好地复原图像的边缘细节.     

基于惩罚最大似然优化模型的各向异性约束磁共振成像方法

传统磁共振(MR)傅里叶成像方法由于傅里叶不确定性,k空间扩展编码采样长度能提高图像空间分辨率,但是以降低图像信噪比为代价.提出基于最大似然优化模型的各向异性约束MR成像新方法,将离散傅里叶变换模型改进为惩罚约束函数的最优值搜索问题.利用医学结构的先验信息,将正则化惩罚运算细化至平滑区域、边界邻域、边界和边界的方向.实验结果表明,该方法不但能扩展k空间高频数据采样长度同时有效降低高斯噪声,而且能克服现有相关约束成像方法的二次模糊和Gibbs环状伪影.     

基于广义Huber-MRF图像建模的超分辨率复原算法

超分辨率图像复原是当今一个重要的热门研究课题.鉴于双边滤波优良的噪声抑制性和鲁棒的边缘保持性,提出一种双边滤波导出的广义MRF(Markov random field)图像先验模型.广义MRF模型不仅继承了双边滤波在阶数大邻域中的双重异性加权机制,且简洁地建立了双边滤波与Bayesian MAP(maximum a posterior)方法之间的理论联系.同时,由广义MRF模型导出了一种各向异性扩散PDE(partial differential equation)的改进数值解法.随后,在MRF-MAP框架下分别考虑高斯噪声和脉冲噪声两种情形,提出一种基于广义Huber-MRF模型的超分辨率复原算法,理论上保证具有严格全局最优解,并且利用半二次正则化思想和最速下降法求解相应的最小能量泛函.不论是视觉效果方面,还是峰值信噪比(PSNR)方面,实验结果都验证了广义Huber-MRF模型在超分辨图像复原中具有更强的噪声抑制性和边缘保持能力.     

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。     

基于正则化的多光谱图像二值化处理

为了进一步提升传统多光谱图像二值化处理方法的处理速度和抗噪性能,提出基于正则化的多光谱图像二值化处理方法。将正则化约束引入到多光谱图像去噪模型中,对现有的多光谱去噪模型进行改进。并利用正则化框架中的数据正则项对图像的噪声机制以及图像的先验信息进行建模,以实现多光谱图像去噪处理。根据去噪结果采用约束能量最小化方法获取多光谱图像的边缘信息,将最佳全局阈值法和局部阈值自适应方法在边缘信息的基础上相结合,实现对多光谱图像的二值化处理。仿真结果表明,所设计方法具有较强的抗噪能力和较快的处理速度,并且经处理后的图像分辨率较高,充分验证了上述方法的有效性。     

自适应的低照度图像增强变分模型

针对低照度图像具有低对比度、强噪声等问题，提出了一种自适应的低照度图像增强变分模型。根据亮度分量初步估计低照度图像取反之后图像的透射率，并利用Retinex算法进行细化，以丰富图像的细节。为了抑制噪声的放大且保持边缘信息，根据亮通道先验原理和局部方差构建权重，自适应地调节正则化参数。采用交替迭代最优化方法求解包含透射率和恢复图像的能量泛函得到最优解。实验结果表明，该模型可有效地增强低照度图像，且能保留更多的图像细节、抑制噪声放大，相比于[l1]范数正则化方法，图像尺寸越大，该模型计算效率越高，计算时间优势越明显。     

一种基于模糊函数的自适应平滑约束图像复原算法

为了在抑制噪声的同时保护图像的细节,提出了一种基于模糊函数的自适应平滑约束图像复原算法。该算法首先用模糊函数对图像局部区域内线元素的数量和方向进行评价,然后根据评价结果使用不同的高通滤波器构造平滑约束条件,同时使平滑约束条件随着图像复原的迭代过程不断更新,以便自适应地在图像平坦区域抑制噪声,而在存在物体边界的区域则保护细节信息。对比实验表明,此方法具有更高的收敛速度,更好的客观评价指标和主观视觉效果。     

混合非凸非光滑正则化约束的模糊图像盲复原

为能够复原出高质量的清晰图像,提出一种混合正则化约束的模糊图像盲复原方法。首先,根据模糊核的稀疏性,采用L₀范数的正则项对模糊核进行稀疏约束,以提高模糊核估计的准确性;然后,根据图像梯度的稀疏性,采用混合一阶和二阶图像梯度的L₀范数对图像梯度进行正则化约束,以保留图像边缘信息;最后,由于所提出的混合正则化约束模型本质上是非凸非光滑优化问题,通过交替方向乘子法对模型进行求解,并在非盲反卷积阶段采用L₁范数数据拟合项和全变分的方法复原清晰图像。实验结果表明,所提方法能够复原出更加清晰的细节和边缘信息,复原结果的质量更高。     

基于滤波器的局部自适应全变分图像去噪模型

综合利用冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理,然后基于边缘检测函数建立反映图像局部特征的自适应权函数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的局部自适应性的全变分模型,并建议用本原对偶算法快速求解。实验结果表明,同传统的全变分图像去噪模型相比,该局部自适应全变分模型在消除噪声的同时能很好地保持图像的边缘轮廓和纹理等细节特征,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。