基于联合插值—恢复的超分辨率图像盲复原

常规的超分辨复原方法需要预知退化图像的点扩展函数,但实际应用中许多退化图像的点扩展函数是未知的,因此提出一种新的超分辨率图像盲复原算法,在点扩展函数未知或不确知的情况下对图像进行恢复。该联合插值—恢复的超分辨率图像盲复原方法,利用多信道盲复原估计未知的点扩展函数,迭代运用帧间相似性确定模糊特性,同时结合超分辨率方法得到高分辨率图像。实验结果表明,该算法能有效地实现超分辨率图像的盲复原。     

基于模板匹配法的散焦图像模糊度估计

提出一种新的散焦图像模糊度估计方法。由图像中的阶跃型边缘提取线扩展函数。根据匹配滤波可实现最优信噪比信号检测的思想,引入模板匹配的方法计算线扩展函数的标准差。由点扩展函数的圆周对称性从线扩展函数的标准差得到高斯型点扩展函数的标准差。实验结果表明,该方法能够准确地估计散焦模糊图像点扩展函数的标准差。将点扩展函数的标准差作为一种评价图像模糊度的测度。实验表明该测度符合人眼的视觉特性,可以很好地判定散焦模糊图像的模糊度。     

基于多分辨率盲目去卷积的气动光学效应退化图像复原算法

为了有效地恢复气动光学效应退化图像．该文提出了一种基于两帧退化图像的多分辨率盲目去卷积复原算法．该算法在大气流场的光学退化模型未知的情况下，采用两帧退化图像数据来估计点扩展函数值．为了克服噪声的干扰，该文将点扩展函数非负性和光滑性约束转化为数学上可表达的惩罚项，融合到目标函数中，建立了一个基于各向异性调整的目标函数表达式，采用约束优化原理迭代估计点扩展函数值．同时，针对复原图像的快速需求，将多分辨率技术用在点扩展函数的最优估计和图像复原过程中，提出了基于图像多分辨率的盲目去卷积复原新算法．在微机上进行了一系列的图像恢复实验和对比分析，实验结果表明该文复原算法十分有效，在抑制噪声和提高复原速度方面取得了明显的效果．     

一种改进的运动模糊图像复原算法

根据运动造成图像模糊的特点,本文阐述了匀速直线运动模糊图像的退化模型,介绍了维纳滤波复原方法,提出了一种改进的运动模糊图像复原算法。该算法首先加强Radon变换算法的抗噪性能,利用自相关运算估计点扩展函数的模糊尺度参数,采用改进的K值自动估计算法较准确地估计出K值,再用维纳滤波复原图像。结果表明,这种改进的综合算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参量,取得了较好的复原效果。     

运动模糊图像的Kalman滤波盲复原研究

本文提出一种对由于模糊参数未知的运动模糊和随机噪声引起降质的图像进行复原的方法。对于一幅这样的图像，首先确定图像退化过程的参数，即其点扩展函数(PSF)；再假设图像可由一个半因果的随机场表示，则图像表示和图像退化模型可以写成矩阵一向量形式。然后将它们分别作为状态方程和量测方程可以推导出N个频域中的并行Kalman滤波嚣。实验结果表明这种结合PSF估计和Kalman滤波复原的图像处理方法效果是令人满意的。     

一种新的图像去模糊清晰化方法

针对在实际环境中很难得到图像去模糊所需要的大量先验知识,诸如退化模式、 点扩散函数等,提出了一种新的图像去模糊清晰化方法。首先利用高斯差分算子获得图像轮廓 信息,然后根据轮廓信息预测清晰图像过渡区,再利用清晰图像过渡区、退化图像和点扩散函 数之间的关系建立目标函数,为了克服噪声的影响,在目标函数中加入了非负性惩罚项和空间 相关性约束项,并使用滞后迭代的极小化方法来求解点扩散函数;最后通过已有的非盲目图像 复原算法复原图像。实验结果表明,该方法无需知道图像退化模式,对各种因素引起的退化图 像都能有效地复原。     

一种基于倒谱相关特性的散焦模糊图像复原方法

由于设备环境、人为因素等诸多原因造成的散焦退化图像,在天文、交通、医疗等众多领域的实际应用效果受到较大程度的影响.针对散焦模糊图像的盲复原技术进行研究,以探索一种较好的散焦模糊图像盲复原方法.在退化图像的复原过程中,点扩展函数(Point spread Function)的参数估计最为关键.因此,文中提出的散焦模糊图像复原方法,基于频域倒谱及其相关特性.进行散焦模糊图像的PSF估计.通过仿真实验表明,该算法可以较为准确地估计出散焦模糊图像的模糊半径,实验证明了估计结果的准确性以及对模糊图像恢复的有效性.可以得出结论:利用倒谱相关性对散焦模糊图像进行肓复原,是一条切实可行的研究路线.     

一种离焦模糊图像的盲复原方法

针对离焦模糊图像提出了一种基于图像阶跃边缘扩散特性的盲复原方法。该方法通过改进Grubbs异常值检测准则,对图像中的阶跃或近似阶跃边缘进行定位。通过自适应选取最佳图像区域的方法计算线扩散函数,进一步利用离焦模糊半径与线扩散函数之间的关系,计算出离焦模糊参数。根据参数得到点扩散函数,最终对离焦模糊图像进行复原。实验结果表明,该方法的复原效果较好,具有一定的应用价值。     

基于频域共轭梯度法的交替迭代复原算法研究

对迭代盲目去卷积复原方法进行了研究,提出了基于频域共轭梯度法的交替迭代优化复原算法,在频域上构造了关于目标图像和点扩展函数频谱的误差代价函数,将共轭梯度法引入到频谱误差代价函数的极小化过程中,并将空域非负性和频域带限等先验约束知识融合到对目标图像和点扩展函数的迭代交替优化估计过程中,取得了预期的复原效果,增强了算法的抗噪性和稳定性。在微机上进行了一系列的复原实验,实验结果表明算法复原效果好,抗噪能力强,速度较快,且能恢复具有复杂背景的目标图像。     

基于频谱参数估计和神经网络的运动模糊图像恢复

提出了一种运动模糊图像恢复模型，运动模糊图像经傅立叶变换后在频域有频谱零点进行参数估计，通过霍变换初步求得运动模糊图像的点扩展函数，当估计出运动模糊图像的点扩展函数的参数后，用神经网络方法进行恢复。这种恢复模型可以对任意角度的匀速运动模糊图像的恢复取得恢复效果。该方法具有操作简单和全局搜索收敛的优点，实验证明这是一种比较好的运动模糊图像恢复方法。     

一种针对高斯模糊图像的无参质量评价方法

针对模糊图像高频分量的特性,提出了一种针对高斯模糊图像的无参质量评价方法。该方法利用小波变换对模糊图像提取高频分量,在高频分量功率谱上构造评价指标。实验结果表明提出的评价指标优于PSNR和SSIM,其客观评价分数与主观评价分数具有更好的一致性。     

图像抖动核函数估计与图像恢复

抖动模糊是摄影中常见的问题,为此提出了一个鲁棒快速的核函数估计和图像恢复方法。给定一幅因相机抖动而模糊的图像,该方法首先建立金字塔,然后自顶向下、迭代地估计运动模糊核函数,同时对图像进行恢复。使用混合高斯模型对核函数建模,使用自然图像的边缘大尾巴分布对图像进行约束。通过冲击滤波器预测图像的强边缘,对图像的边缘与核函数进行约束,从而更好地估计核函数。并通过迟滞阈值方法和核函数重新定位的方法,降低核函数的噪声,提高核函数估计的鲁棒性能。在求解核函数能量方程时,采用共轭梯度法,利用图像的一阶和二阶偏导数降低系统方程的条件数,加快收敛速度。最后,在一个国际公开的包含32组运动模糊图像的数据集上验证了该方法。实验结果表明,该方法所恢复的图像,其边缘和纹理清晰,能够很好地避免噪声和振铃走样问题。     

基于高斯加权和流形的高保真彩色图像降噪

针对用矢量法对彩色图像进行降噪处理,算法复杂度较高,无法达到实时处理的问题,提出了基于改进高斯加权和自适应流形的高保真彩色图像降噪方法。首先,将彩色图像用非局部均值算法得到高维数据,使用改进的高斯内核对彩色图像进行加权计算;然后,采用抛雪球方法处理这些高维数据,以高斯距离为权值,投影每个像素点的颜色到自适应流形;接着,对流形进行平滑降维,采用迭代法实现图像平滑;最后,收集流形中的平滑值,将平滑值对所有像素进行插值,得到降噪后的图像数据。实验证明,该方法对彩色图像进行降噪处理后,能够很好地保留原图像的细节,不会掺杂周围像素的颜色,算法处理速度较快,能够达到实时处理效果,降噪效果与原算法相比峰值信噪比(PSNR)提高近2.0dB,结构相似度提高了1百分点以上。     

改进的广义高斯分布与非局部均值图像去模糊

为了改善常规算法不能保留图像边缘细节信息的缺陷,获得更好的图像去模糊效果,在非局部均值图像复原算法的基础上提出一种新的基于广义高斯分布与非局部均值的去模糊算法。先对模糊图像进行小波变换,然后应用极大似然估计的方法以及经典的Newton-Raphson算法来估计出广义高斯分布模型的尺度参数和形状参数,利用这两个参数改进原始的单一根据指数函数的衰减速度和局限于一个参数来求图像权值的方法。在多个典型图像上的测试结果表明,改进算法后的图像去模糊化效果比原始的NL-means方法更优越,具有很好的应用前景。     

基于频谱边缘检测的运动模糊方向精确估计

针对运动模糊图像的模糊方向估计问题,详细分析了匀速直线运动模糊图像的退化模型,提出一种在频域精确估计运动模糊方向的方法。首先,计算退化图像的频谱,用高斯-拉普拉斯(LoG)边缘检测算子检测出频谱中的暗条纹轮廓;然后,用Radon变换找出垂直于暗条纹的角度;最后,根据图像长宽比确定频谱暗条纹和模糊方向之间的关系,计算出模糊方向。仿真结果表明,对模糊尺度从7到30像素的退化图像的模糊方向估计误差不超过1°,估计结果非常精确。     

模拟视觉感知系统的无参考模糊图像质量评价

为了获得与人类视觉感知一致的图像质量评价方法, 本文提出一种模拟视觉感知系统的无参考模糊图像质量评价方法. 该方法通过比较不同模糊程度的图像特征的相似度来度量图像质量. 首先, 通过对待测图像进行人工模糊, 获得不同模糊程度的图像. 然后, 通过视网膜模型提取图像的细节信息. 接着, 采用奇异值分解用来获得图像的内部结构信息. 之后, 将待测图像与其它不同模糊度图像之间的细节相似度和奇异值相似度作为度量图像模糊度的特征向量. 最后, 将这些度量特征向量输入支持向量回归模型(SVR)进行训练, 获得最终的图像质量评估模型.在常用数据库上的实验结果表明, 该方法与人眼主观视觉感知的一致性优于比较方法.     

Anisotropic Probabilistic Neural Network for Image Interpolation

This study proposes a novel image interpolation method based on an anisotropic probabilistic neural network (APNN). The proposed method uses an anisotropic Gaussian kernel to improve image interpolation, which causes blurred edges. The objective of this anisotropic Gaussian kernel-based probabilistic neural network is to provide high adaptivity of smoothness/sharpness during image/video interpolation. This APNN interpolation method adjusts the smoothing parameters for varied smooth/edge regions, and considers edge direction. This APNN uses a single neuron to estimate sharpness/smoothness. The proposed method achieves better sharpness enhancement at edge regions, and reveals the noise reduction at smooth region. This study also uses interpolating a slanted-edge image to reveal blurring and blocking effects. Finally, this study compares the performance of these proposed methods with other image interpolation methods.     

单通道散焦模糊置换图像的盲分离

针对一类散焦模糊置换图像,提出一种基于参数估计的单通道盲分离新方法。该方法基于散焦模糊置换图像的频域特性估计出散焦模糊半径,采用Lucy-Richardson(L-R)算法对置换图像进行盲复原,并通过定义像素梯度绝对值和来对复原产生的振铃效应进行评价,根据评价结果进行分类估计出置换混合矩阵,从而完成置换源图像子块的分离。实验结果表明,针对经历不同置换操作的散焦模糊置换图像,该方法均能获得较好的分离效果,同时,对高斯噪声和有损JPEG压缩都具有较好的鲁棒性。     

基于再模糊理论的航拍图像质量检测方法

无人机在进行航拍任务时,会因为机身抖动、地物环境等原因导致采集的图像模糊,对后续提取图像信息造成影响。针对这一问题,提出了一种基于再模糊理论的无参考图像质量检测方法,用来区分清晰和模糊图像。对原始图像进行缩放、灰度化等预处理后附加一定程度的高斯模糊,得到再模糊图像,再分别对两张图像使用拉普拉斯算子提取边缘,得到两张图像的边缘差异图像。通过计算所得的边缘差异图像的标准差与经验得出的划分清晰和模糊图像的阈值相比,判断该图像是否为模糊图像。对人工合成的模糊图像和无人机实拍图像进行实验。实验结果表明,该算法具有较高的模糊图像检测率,表现优于其他图像质量检测方法,且单张图片的检测计算速度很快。     

图像局部模糊的自动检测方法

目标运动或对焦不准可能造成图像局部模糊。针对该问题,提出一种包括粗糙定位及模糊区域求精2个步骤的模糊区域自动检测和提取方法。通过对空域上的梯度统计结果进行双高斯混合建模以及对频域上的功率谱进行统计分析,实现模糊和非模糊区域的粗糙定 位。根据粗糙定位结果,利用改进的懒惰抠图技术实现模糊区域的精确定位和自动提取。实验结果证明,该方法可以有效检测出图像中的局部模糊区域。