基于各向异性规整化的总变分盲复原算法研究

针对大气湍流退化图像复原问题,提出了一种基于各向异性和非线性规整化的总变分盲复原新算法,该算法主要结合图像和湍流点扩展函数的一些性质采用基于各向异性的空间自适应规整化处理,建立了具有非线性和空间各向异性的规整化函数,使其在恢复目标图像和估计点扩展函数时能自适应地进行梯度平滑。最后,通过交替最小化方案来极小化代价函数和通过定点迭代策略将非线性方程进行线性化处理,快速地估计点扩展函数和恢复图像。在微机上对数字模拟和实际退化图像进行了一系列恢复实验,验证了算法的有效性和稳健性。     

基于广义规整化的红外湍流退化图像盲复原方法

针对湍流环境下红外成像的特点,提出了一种基于广义规整化的湍流退化图像盲复原方法。该方法在合理建立红外图像退化模型的基础上,根据极大似然估计准则来设计。为了抑制噪声同时有效地引入关于图像的先验信息,对传统的规整化方法进行了扩展,提出了广义规整化的策略,将规整化分为两个各有侧重点的层次,即复原过程中噪声的抑制和含噪条件下红外图像相关特征的保持,根据有限的先验知识将复原问题的求解转化为带规整化约束的最优化估计问题,进而复原湍流退化图像。     

基于双重规整化的气动退化图像盲复原算法

通过合理建立针对红外图像的气动光学效应退化模型，根据极大似然估计准则设计复原算法，同时针对随机变化的点扩展函数和噪声对目标图像尤其是图像中细节恢复的影响，对单一规整化方法进行了扩展，采用双重规整化策略，将规整化分为两个各有侧重点的层次来处理。在微机上进行了一些复原实验，并给出对比结果，证实了该算法的有效性。