一种基于粒子群优化算法的图像盲复原方法

传统的图像盲复原算法通常采用模糊图像与复原图像的均方误差作为优化的性能指标.为进一步提高复原效果,结合反映人类视觉特性的Weber定律,提出一种改进的图像盲复原优化性能指标,并且采用双粒子群交替最小化进行求解,即在模糊辨识阶段,采用一个粒子群优化算法求解点传播函数;在复原阶段,采用另一个粒子群优化算法求解复原图像.仿真实验表明,提出的算法比以前的算法有更好的复原效果.     

基于Besov空间的图像盲复原算法

针对Chan-Wong全变差正则化思想的不足,提出了一种Besov空间的图像盲复原算法.该算法用一个B11,1项代替BV项,采用交替最小化的思想在小波域上求解,将全变差盲复原中求解复杂的偏微分方程转化为简单的小波软阈值问题.实验结果表明:该算法不仅减少了全变差盲复原中出现的阶梯效应,而且运算时间大大减少.     

复合的图像盲复原算法

当点扩展函数未知或不确知的情况下,从观察到的退化图像中恢复原始图像的过程称为图像盲复原。近年来,图像盲复原算法得到了广泛地研究。迭代盲解卷积在抑制噪声放大与保留图像边缘信息有很好的效果,但在不知道点扩展函数并有噪声的情况下并不能有效的去除噪声导致图像恢复效果很差。针对图像盲复原的特点,提出了一种复合算法,该算法有效地解决了迭代盲解卷积的去噪问题,最后通过实验验证了算法的可行性和有效性。     

基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原

在图像盲复原中,NAS-RIF算法在无噪情况下,能够得到较好的复原结果,但是对有观测噪声的图像复原效果不理想。而Hopfield神经网络有利于缓解图像复原过程中的震铃效应,但前提是知道退化图像的点扩展函数。将二者相结合提出一种基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原新算法,首先由NAS-RIF算法先估计出退化图像的点扩展函数,再利用Hopfield神经网络算法对其进行复原。实验结果表明,该算法具有较好的盲复原效果。     

基于GAN的图像盲复原算法研究

图像复原是图像处理领域的重要问题。图像复原过程可以看作是退化过程的逆过程,其主要的目的是去除图像中的退化现象,有效地提高图像的质量。图像复原是图像处理任务中一个基础性、前提性的课题,然而模糊是普遍存在的,复原过程有一定的困难,目前已有一些图像复原的方法发展十分迅速,且研究成果突出,如基于滤波的方法,基于正则化的方法和基于微分方程的方法等。目前很多方法对于合成图像的复原效果较好,对于真实图像的复原效果并不理想。本论文的研究重点是充分利用深度学习的特征表示的优点,分析了图像复原的过程通用的网络,这对于图像复原的发展是十分有意义的。     

基于关键帧间矩阵约束的多帧湍流图像盲复原

针对传统多帧湍流图像复原耗时长及观测帧序列空间不齐时需匹配的问题,论文提出一种基于关键帧间矩阵约束的多帧湍流图像盲复原算法.该算法首先对观测序列自适应提取关键帧,然后在频域内分别构造估计原始图像和点扩散函数的代价函数方程,利用关键帧间矩阵约束指导点扩散函数复原,通过各向同性总变分模型约束指导图像复原,采用变量分离和增广...     

基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原

在图像盲复原中,NAS-RIF算法在无噪情况下,能够得到较好的复原结果,但是对有观测噪声的图像复原效果不理想。而Hopfield神经网络有利于缓解图像复原过程中的震铃效应,但前提是知道退化图像的点扩展函数。将二者相结合提出一种基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原新算法,首先由NAS-RIF算法先估计出退化图像的点扩展函数,再利用Hopfield神经网络算法对其进行复原。实验结果表明,该算法具有较好的盲复原效果。     

离焦模糊图像的盲复原算法

针对离焦模糊图像,提出了一种盲复原算法。该算法首先利用Hough变换检测出离焦图像中的直线边缘,然后基于图像的空域统计特性和修正的Grubbs检验法,定位出阶跃或近似阶跃直线边缘,在此基础上自适应计算出线扩散函数,最后利用线扩散函数求取离焦模糊半径,进而用Wiener滤波完成了图像的复原。实验结果表明,对真实的离焦模糊图像,该算法能够准确地检测和定位出阶跃或近似阶跃边缘,提高离焦模糊半径的鉴别精度和图像的复原效果,已在实际刑侦取证工作中获得较为成功的应用。     

基于粒子群优化算法的图像分割研究

借助于粒子群优化算法,进一步对图像分割技术开展相关研究,具体研究方法是针对常规分割技术与现代分割技术的联合运用,通过对粒子群优化算法,建立并且完善具有一定自适应功能的图像分割方法,以此可以达到自动、精确以及快速分割图像的重要作用.     

基于粒子群优化算法的阈值图像分割研究

研究将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法.新方法基于最佳熵阈值分割技术,用粒子群优化算法自适应选取分割阈值.仿真实验针对Lena图像分割问题,将遗传算法与粒子群优化算法分别独立运行,对得到的阈值以及均值、方差进行了比较,并将运行时间作为算法复杂度的评价指标.统计结果显示,论文算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显较短.仿真结果表明,基于粒子群优化的图像分割算法是可行的、有效的.     

基于四阶偏微分方程的盲图像恢复模型

由于全变分(total variation,TV)正则化方法能够很好地保持边界,因而在图像去噪和恢复中得到广泛的应用,但其一个显著的缺点就是会在恢复出来的图像中产生阶梯效应。针对此问题给出了一种基于四阶偏微分方程(PDE)的盲图像恢复模型,该模型在Chan和Wong的全变分模型的基础上,用四阶范数来代替TV范数,构造了一种新的能量泛函,消除了全变分正则化方法所产生的阶梯效应。实验结果表明,该模型能取得较好的图像恢复效果。     

基于变分的盲图像复原质量评价指标

盲图像复原过程中,图像质量评价至关重要. 通过分析重构图像质量与其总变分值之间的关系, 提出了用于图像复原的一种基于总变分(Total bounded variation, TBV)的图像质量评估方法, 并构建关系模型, 证明了原始清晰图像的总变分值在所有模糊图像中具有极大值, 且在所有重构图像的变分值中具有极小值. 通过分析, 得出结论: 当总变分取极值时, 基于所提度量方法, 可以获得更好的盲图像重构效果. 最后, 比较了原始清晰图像、模糊图像和重构图像之间的变分值, 计算机仿真验证了该方法的有效性和准确性.     

基于空间自适应正则化和Hopfield网络的图像盲复原方法

本文在研究空间自适应正则化和Hopfield神经网络图像复原算法的基础上,综合两者的优点,提出了一种退化图像的盲复原方案,先对退化图像利用SAR算法进行先验辨识,再利用基于连续函数的全并行自反馈改进Hopfield神经网络算法进行精确的复原。仿真证明,此方案的盲复原结果图像的质量有很大改善。     

图像盲复原算法研究现状及其展望

当点扩展函数未知或不确知的情况下，从观察到的退化图像中恢复原始图像的过程称为图像盲复原。近年来，图像盲复原算法得到了广泛的研究。本文首先根据点扩展函数的特点，将图像盲复原算法分为单通道盲复原算法、空间不变多通道盲复原算法和空间变化图像盲复原算法等3种类型；然后讨论了3种算法的研究现状并指出了现有各种算法的优缺点，最后通过研究总结出以下结论：现有算法的改进以及新的算法研究、基于非线性退化模型的算法研究、去噪处理算法研究、实时处理算法以及算法的应用研究是今后进一步研究的发展方向。     

基于贝叶斯理论的湍流退化图像复原方法研究

大气湍流退化图像的复原在航天成像、天文观测等领域具有重要的地位,也是目前亟需解决的问题。该问题的解决能够克服大气湍流扰动带来的图像降质和提高目标图像的分辨能力,以便于后续的目标特征提取和识别等处理。为了对湍流退化图像进行有效复原,提出了一种基于贝叶斯理论的单帧双重循环盲目去卷积图像复原算法,并对该算法的快速实现进行了研究,最后还进行了稳健性分析与测试。实验结果表明,该算法具有较强的稳定性和抗噪声能力,对于缺乏先验知识的情况尤为适用,可见该算法具有实用价值。     

基于双正则化的图像超分辨率盲重建

图像超分辨率重建是利用数字信号处理技术由一系列低分辨率观测图像得到高分辨率图像。大多数重建算法假设成像系统的模糊特性也即点扩散函数(PSF)已知,然而实际的应用环境下PSF事先不知道或部分知道。为此,将未知PSF模型化,提出基于双正则化的图像超分辨率盲重建算法,并且正则化作用的强度随重建图像局部光滑程度的变化而自适应地改变,以便能保护图像细节同时抑制平滑区域的噪声。求解过程中采用交替最小化方法估计PSF参数和高分辨率图像,并随着迭代次数的增加逐步提高每次寻优的精度以节省计算开销。实验结果表明,该算法能够比较准确地估计出PSF参数并取得较好的图像重建效果。     

基于频域共轭梯度算法的盲目图像恢复

在分析了目前各种算法存在的一些基本问题的基础上，提出了盲目图像恢复的频域共轭梯度算法，算法假设退化系统的点扩散函数具有圆对称性，并考虑图像的频域具有复共轭对称性，在频域里建立了新的优化判据；采用共轭梯度算法搜索判据，从而在有实际物理意义的区域中收敛于最优解；对光学成像系统常见的离焦、衍射模糊问题进行了仿真；用该算法实现了其退化图像的恢复，给出并分析了结果。     

基于整体变分正则的图像盲恢复研究

实现了一种基于TV正则化的图像盲恢复算法。采用了交替迭代算法,保证迭代中能同时恢复出图像以及点扩张函数,并在每步迭代中自适应调整其扩散参数。实验结果也显示了迭代过程的收敛以及鲁棒性(特别是对于非连续的模糊),而且图像和点扩张函数可以在很高的噪声级下恢复。