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。     

基于霍夫变换的图像运动模糊角度识别法的改进

运动模糊图像的复原主要依赖于对运动模糊参数的估计。针对R.Lokhande等人提出的基于霍夫变换的运动模糊角度估计法进行改进,通过增加预处理步骤,并利用霍夫变换得到更多合适直线,然后取加权均值得到最后估计角度值。实验表明,改进方法能得到比原方法更精确的角度值,并且更加稳定。     

离焦模糊图像模糊半径检测的新方法

针对离焦模糊图像盲复原中模糊半径难以快速精确检测的问题,提出了局部熵和直方图统计相结合的算法。首先对模糊图像进行局部熵滤波提取图像的灰度变化信息量,利用Canny边缘算子和Hough变换检测出离焦图像的直线边缘;然后利用相互平行直线边缘区域内的直方图统计特性和Grubbs检验法,定位出阶跃直线边缘求出线扩散函数;最后利用线扩散函数得到模糊半径。实验结果表明所提算法在模糊半径较小时能够精确快速地定位阶跃边缘,从而提高模糊半径的识别精度和识别效率。     

基于灰度平均梯度和粒子群优化的散焦图像模糊参数估计

针对散焦模糊图像的复原问题,提出一种基于灰度平均梯度与粒子群优化(PSO)算法相结合的散焦图像模糊参数估计方法。首先,利用PSO算法随机生成一群不同模糊半径的点扩散函数,分别用维纳滤波算法处理模糊图像,得到一系列复原图像,并计算其对应的灰度平均梯度值;然后,利用图像清晰度与图像灰度平均梯度值成正变关系这一特点,以复原图像的灰度平均梯度值作为粒子群算法的适应度函数值,找出使适应度函数最大的粒子所对应的模糊半径作为最后的估计结果。实验结果表明,与频谱估计方法和倒频谱估计方法相比,所提算法能够更精确地估计出模糊参数,尤其是在大尺度模糊半径的情况下,所提算法估计的精度更高。     

结合高维几何空间理论的COSM图像复原算法*

为了在不精确知道图像的点扩展函数的情况下,去除图像的离焦模糊,提出了基于高维空间几何理论的图像复原算法。依据同源连续性原理,通过分析高维空间中向量的方向和点的位置关系来研究模糊图像与原图像的空间关系,并且结合最近邻算法,将该算法应用于去除最近邻算法所得图像的本层模糊。实验表明该算法能够有效地去除离焦模糊。本算法不同于传统的图像复原算法,可广泛应用于模糊图像的复原中。     

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。     

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。     

离焦数字粒子图像测速中粒子中心检测方法

在离焦数字粒子图像测速(Defocusing digital particle image velocimetry,DDPIV)技术中采用2D高斯函数作为离焦粒子灰度分布模型具有一定的局限性.当粒子模糊半径较大时,难以有效地检测出粒子中心位置.针对此问题,基于圆的霍夫变换(Circular Hough transfor...     

基于改进模糊参数估计的R-L运动图像复原算法研究

本文通过分析图像复原过程,提出了改进的在倒谱域中估计模糊参数的算法。首先,对运动模糊图像进行灰度变换计算,得到该图像的倒频谱后进行压缩运算和居中化的操作;其次,对得到的图像进行边缘检测运算、二值化处理;再次,再进行Radon变换,用来消除十字亮线引起的干扰信息,以正确估计模糊图像的模糊角度;然后,通过利用一阶差分自相关和倒谱三维图的峰值对称性,计算峰值并得到模糊尺度;最后,基于以上算法估计的模糊参数构造点扩散函数,使用Richardson-Lucy(R-L)算法对其进行多次迭代使运动模糊图像复原。实验表明,相比于其它算法,本文提出的算法不仅能够支持更大的模糊尺度估计范围,且在范围内运动模糊尺度的绝对误差在4个像素以内,运动模糊角度的绝对误差在0.17°以下。使用本文提出的改进的模糊参数估计的R-L算法,可以更快地迭代到最佳复原图像,获得细节清晰的图像。     

利用频谱特性鉴别运动模糊方向

点扩展函数(PSF)的精确估计是运动模糊图像恢复的关键。匀速直线运动模糊的PSF参数主要由模糊角度（方向）和模糊尺度两个参数组成,然而模糊角度的估计又是重中之重。针对R Lokhande等人提出的霍夫变换的运动模糊方向估计法进行改进,通过增加边缘检测等预处理步骤,利用霍夫变换检测直线,并利用改进的霍夫变换峰值提取方法来估计角度值。实验表明,该方法能够得到比原方法更精确的角度值,并且具有抗噪能力强、鉴别精度高的优点。     

基于自适应模糊映射图估计的离焦靶标图像盲复原

为解决靶标图像全局和局部离焦模糊问题,提出一种基于自适应模糊映射图估计的快速盲复原方法。首先,根据尺度空间图像边缘的连续性,自适应选择二次模糊量参考矩阵,并对离焦模糊靶标图像进行二次模糊,然后基于图像边缘差比计算稀疏模糊映射图,利用引导滤波进行插值获取模糊映射图,最后基于光学离焦退化模型建立模糊映射图和模糊退化图像之间的物理关系,实现离焦模糊靶标图像快速复原。实验结果表明,本文方法能够有效恢复离焦模糊靶标图像,增强靶标图像边缘特征,在算法运行效率上有极大优势,避免了迭代算法的高时耗问题,适合实际工业应用。     

一种运动模糊图像的模糊参数估计方法

在摄取图像的过程中,物体间的高速运动及景物与成像设备的相对运动是引发图像退化的主要原因之一,称之为运动模糊。模糊长度和模糊方向是运动模糊中影响图像模糊程度的主要参数。提出了一种改进的误差参数分析方法,对模糊长度进行估计并比较了不同的复原方法对参数误差曲线法估计的效果,同时提出运用傅里叶分解和Hough变换从模糊图像的频谱特性上对运动模糊方向进行了估计。实验结果表明,所提出的方法对运动模糊图像的复原有良好的效果。     

Improved scheme of estimating motion blur parameters for image restoration

A motion deblurring algorithm is proposed to enhance the quality of restoration based on the point spread function (PSF) identification in frequency spectrum. An improved blur angle identification algorithm characterized by bilateral-piecewise estimation strategy and the membership function method is presented by formulating the edges of the central bright stripe. Subsequently, the subpixel level image generated with bilinear interpolation is employed in the blur length estimation by calculating the distance between two adjacent dark strips. Through comparison with the existing algorithms, experimental results demonstrate that the proposed PSF estimation scheme could not only achieve higher accuracy for the blur angle and the blur length, but also produce more impressive restoration results. Furthermore, the robustness of our method is also validated in different noisy situations.     

基于频谱边缘检测和Radon 变换估计运动模糊图像的方向

为了准确估计运动模糊图像的方向,在理论推导部分,以定积分、Fourier 变换和 Sinc 函数的性质为依据,得出了运动模糊方向、图像尺寸和频谱图像平行条纹方向三者的关系。在算法优化部分,系统分析了Radon 变换法、Gabor 变换法和频谱分块法的原理和不足,并提出了基于频谱边缘检测和Radon 变换的改进算法。在数值实验部分,编写Matlab 程序对几种方法进行了测试和比较,结果表明,该方法的估计精度最高,更适用于估计运动模糊图像的方向。     

基于改进Hough变换的电梯轿厢内人数统计算法

考虑电梯轿厢内人数的电梯群控调度算法,可以在有限的时间内,找到更优解,对电梯的调度具有重要意义。针对目前基于视觉的人数统计算法正确率不够稳定,速度较慢的问题,提出了一种基于改进Hough变换检测人头轮廓的电梯轿厢内人数统计算法。该算法将标准Hough变换检测圆时的三维空间转换为一维空间,利用圆的几何特性遍历图像数据,通过一维Hough变换进行半径累积,并和阈值进行比较来确定人头轮廓的半径和圆心。结果表明,和用Hough变换检测人头轮廓的传统方法相比,该算法具有速度快,正确率高,抗噪性能好等优点。     

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。     

基于Hough变换的汽车零件中圆形检测的改进算法

针对汽车零件中的圆检测实际需求,在分析了基本Hough变换和随机Hough变换进行圆检测的技术特征基础上,对基本Hough变换进行算法改进。采用Sobel算子提取图像边缘,利用圆参数范围已知的先验知识确定感兴趣区域和圆半径的检索范围,使得计算量大大减少,从而实现圆心坐标和半径的快速检测,满足工业生产实时性的要求。