基于遗传BP神经网络的COSM图像复原算法

提出了一种基于遗传BP人工神经网络的COSM图像复原算法,利用BP神经网络的学习记忆和泛化能力,通过用一组COSM样本图像对网络进行训练,建立含有离焦模糊的模糊三维图像与清晰三维图像之间的非线性映射关系,然后利用训练好的BP神经网络对待复原的COSM图像进行复原处理,从而实现COSM图像复原.复原的三维图像无论在主观视觉还是定量分析上都取得了很好的效果.与传统的图像复原算法不同,该算法免去了解卷积等复杂的运算,不存在病态问题,可广泛应用于模糊图像的复原中并且效果较好.     

基于一阶微分的运动模糊参数估计

运动模糊图像是在图像摄取过程中,被摄景物与相机的相对运动产生的。在运动模糊图像恢复技术中,对运动模糊参数即模糊方向和模糊长度的估计是影响恢复结果的关键因素。本文对运动模糊图像进行一阶微分处理,提取和计算表现该运动特性的特殊像素坐标,得到模糊参数和点扩展函数（PSF）。用该方法得到的模糊参数比使用倒频谱方法得到的模糊参数有更高的精度和更广的测试范围。仿真结果显示,用该方法得到的PSF,应用维纳滤波对模拟的和真实的运动模糊图像进行恢复,得到了很好的恢复结果。     

基于参数校正的离焦图像高斯核估计

针对离焦模糊图像高斯核难以快速精确估计的问题,提出了局部熵和参数校正相结合的辨识算法.该算法首先对模糊图像进行局部熵滤波提取图像阶跃边缘模糊区域,然后对此区域进行两次人为离焦模糊,根据梯度比估算高斯模糊核,在计算中提出参数校正的方法减少了量化误差,实验结果表明该算法在模糊核较小时能够精确快速地定位阶跃边缘,并提高了高斯模糊核的识别精度和识别效率,为模糊图像复原提供了较为精确的退化函数.     

运动模糊图像模糊参数辨识与逐行法恢复

在相机曝光时间内,相机与拍摄目标存在相对运动会造成图像运动模糊。针对运动模糊图像,在辨识运动模糊参数的基础上,提出了一种逐行法来恢复运动模糊图像。运动方向通过运动模糊图像的频谱和Radon变换得到,利用得到的运动方向将频谱图旋转至水平方向。对处理后频谱图上的像素按列累加到水平方向上得到其投影图,在投影图上搜索对应暗条纹的极小值点,通过一系列极小值点的间距计算运动模糊尺度。最后,采用逐行法来恢复运动模糊图像。实验结果表明:算法辨识的运动模糊参数精确,辨识模糊尺度的误差在一个像素以内;同时逐行法恢复图像效果优异,可获得细节清晰的图像。     

基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法

针对光在水中传输时受到水的吸收作用、悬浮颗粒散射作用而产生严重的衰减,导致水下光学图像对比度低、颜色失真的问题,提出一种基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法。根据水下光学成像模型,采用最小信息量损失原理估计透射率,结合导向滤波提高透射率的估计精度,通过逆求解水下成像模型得到清晰化的水下图像。利用直方图均衡化进一步提高图像对比度,使用白平衡方法修正颜色。实验结果表明,该方法能够有效去除由后向散射引起的模糊,提高图像对比度和清晰度,同时修正色彩不平衡。     

变分数阶傅氏变换及在时频建模中的应用

主要讨论了一种将加紧支撑窗与分数阶傅里叶变换相结合的信号处理方法,其原理在于将信号以短时窗函数截取,再酚分数阶傅里叶变换,通过改变这种变换中的角度参量可以抵出最大值,其最大值所对应的角度参量实际上就是在窗函数支撑内平均调频系数的直接反映,从而可以将具有不同调频系数的信号突出并加以提取,利用这种方法,可以获得信号的时频分布的基本“骨架”,这种方法基于对信号的线性变换,没有交叉项的影响,通过合理的控制阈值及局部再加窗,对于具有多项式相位信号的时变频率建模有良好效果,最后文章对一些影响因素进行了分析。     

基于分数傅立叶变换生成序列多样性的图像加密算法

为了增强分数傅立叶变换在图像信息加密领域的复杂性,提出了一种基于分数傅立叶变换生成序列多样性的图像加密算法.根据分数傅立叶变换的生成序列的多样性,构造不同的分数傅立叶变换的核函数,利用各级的生成序列、二维变换阶次以及相位编码时使用的随机矩阵作为算法中的密钥,对相位编码后的图像进行3次不同的分数傅立叶变换,达到对图像加密的目的.随着变换次数的逐渐增多,加密算法的安全性也逐渐提高.仿真实验结果表明,最后一级变换阶数的偏离在解密过程中造成解密图像的均方误差最大,是最重要的密钥;同时证明了算法具有较好的可行性、安全性.     

基于Radon-Ambiguity变换和分数阶傅里叶变换的chirp信号检测及多参数估计

研究噪声环境中chirp信号的检测以及多参数估计问题．分析和比较了Radon-Wigner变换(RWT)法、Radon-Ambiguity变换(RAT)法和分数阶傅里叶变换(FRFT)扫描法的优缺点．提出了一种基于RAT和FRFT的新算法，并提出了幅度估计的一种适合于计算的表达式．最后通过计算机仿真验证了该方法的有效性．这种方法与RWT法和FRFT扫描法相比，将chirp信号的检测问题变为一维搜索问题，简化了计算，与单纯的RAT法相比，有效地解决了chitp信号的初始频率和幅度的估计问题．因此，适合于对chirp信号多参数联合估计．     

一种改进的离焦模型

针对常用的圆盘模型和高斯模型修复离焦图像时不能用于自动图像处理的问题,提出一种改进的离焦模型。该模型根据离焦图像的圆对称性,估算离焦的点扩散函数及其参数,以其描述离焦现象。基于该离焦模型实现了一种离焦模糊图像复原算法。实验结果表明,与采用圆盘模型和高斯模型的离焦模糊图像复原算法相比,该模型的图像复原结果更优。     

光学微分与光学相减

提出了光学微分的新方法,离焦像与准确像之间得到二阶光学微分,并分别对强度微分及振幅微分作了讨论。     

运动图像模糊度参数的估计

图像复原技术主要利用模糊函数模糊函数中最重要的参数是模糊度参数．模糊图像的模糊度内的像素点存在相关性,利用其相关性估计模糊度参数,从而确定匀速直线运动模糊的模糊函数,再利用维纳滤波技术复原图像．     

单幅运动模糊图像的恢复及应用

运动模糊图像复原技术高度依赖于点扩散函数的估计,即估计线性运动模糊的方向和长度,这两个参数与物体实际运动速度有一定几何关系。本文在去除运动模糊的同时,提出一种基于单幅模糊图像估计车速的方法。由于运动模糊通常发生在图像的动态区域,因此在恢复图像的同时依据成像几何、相机摆姿和估计出的模糊参数经过数学推导可以计算出车速。本文依据模糊像素扩散现象及模糊图像在频域的性质来估计模糊参数,结合维纳滤波方法进行复原。从而辨识车辆、估计车速、辅助交通管理。实验表明本文方法实用性强,效果较好。     

含未知参数的多分量Chirp信号的分数阶傅里叶分析

目的 提出基于分数阶傅里叶变换（ＦＲＦＴ）的含未知参数的多分量Ｃｈｉｒｐ信号的检测和参数估计方法。方法 由分数阶傅里叶变换的Ｃｈｉｒｐ基分解特性及其与时频分布的关系论证多分量Ｃｈｉｒｐ信号的分数阶傅里叶分析方法,并通过计算机模拟验证方法的有效性。结果与结论 和联合的Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布（ＷＶＤ）及Ｈｏｕｇｈ变换（ＨＴ）方法相比,基于ＦＲＦＴ的含未知参数的多分量Ｃｈｉｒｐ信号的分析方法,不用     

图像法大气能见度探测成像模糊复原

大气能见度对航空、航海、路上交通、军事活动等有重要的影响。图像法测量能见度是新兴的一种方法,但图像在成像和传输过程中,由于相机载体的运动、振动、抖动等原因,引起图像模糊,影响后续的目标识别,因此,有必要对图像进行复原处理。提出一种基于刃边函数和最优窗维纳滤波的模糊图像复原算法,通过构建刃边函数来估计点扩散函数,并通过倒频谱方法估计模糊尺度和模糊角度,进而分解得到水平和垂直模糊分量,据此进行图像边缘延拓解决了边缘复原不佳的问题。实验结果表明,所提方法具有优异的复原效果。     

一种鲁棒的散焦模糊图像点扩散函数参数估计方法

提出了一种具有较强抗噪能力的频率域鉴别散焦模糊参数的方法。该方法对模糊图像对数频谱图实施极坐标变换,然后计算距频谱中心不同半径下的多方向幅值累加和函数,进而提取第一过零圆环的半径,完成散焦模糊参数的估计。实验结果表明,该方法能够适应带噪散焦模糊图像退化模型的参数估计问题,且具有较高的鉴别精度。     

基于残差神经网络的高强度运动超分辨率图像重构

针对实际拍摄的亚像素信息较少的低分辨率运动图像,重构图像通常较为模糊,甚至不能分辨。为此,提出一种新的基于残差神经网络的高强度运动超分辨率图像重构方法。令沿运动方向的亮度保持恒定,通过光流场匹配实现高强度运动图像的运动估计;根据运动估计结果和超分辨率重构的基本思想,将BP神经网络看作残差神经网络的基础建立残差神经网络,对残差神经网络进行训练,参照训练样本将经插值法放大若干倍的待重构高强度运动图像作为输入,将高分辨率图像和输入图像间的残差作为输出,把输入和输出累加获取超分辨率图像,实现若干放大倍数高强度运动超分辨率图像的重构。实验结果表明,所提方法运动估计准确,重构图像清晰、质量佳。     

干涉型分数傅里叶变换计算全息及其数字再现

根据Lohmann I型分数傅里叶变换(FRFT)光学单元,在FRFT数值算法的基础上获得了物光波在FRFT域的离散复振幅分布,以干涉型计算全息编码方法制作出了分数傅里叶变换计算全息图(CGH),并在计算机中进行了数字再现。仿真实验结果表明:干涉型CGH能记录下物光波的振幅和相位的完整信息,输入平面上的物光波经过任意阶次FRFT后,按照干涉型CGH编码方式产生的全息图能够通过相应阶次的逆FRFT实现再现。     

运动模糊图像的光流场分析

由于运动模糊图像含有运行信息,提出了采用光流场分析的方法对其运动结构进行分析。整个过程分为两部分。首先,根据恢复图像恢复理论估计出点扩展函数,并对盲运动模糊图像进行恢复。然后,根据运行模糊图像的运动信息得出运动位移,然后进行光流场分析。     

一种基于Hough变换的运动模糊图像复原方法

通过对运动物体图像运动模糊的研究,分析了图像运动模糊的降质过程.针对运动参数未知的情况,提出一种新的运动模糊复原方法,该方法首先运用小波的多分辨分析特性进行图像的消噪处理,然后通过Hough变换与频域处理相结合估算点扩散函数(PSF)的方向,利用自相关的方法估算PSF的尺度,最后通过维纳滤波还原图像.实验证明,该方法在一定范围内,能够有效地消除运动模糊造成的图像质量下降.     

基于Gabor滤波的辐射状模糊图像质量评价方法

针对相向运动成像的辐射状模糊图像,提出了基于Gabor滤波的图像对比度相似度图像质量评价方法.该方法利用对数极坐标Gabor滤波器模拟人眼视觉系统处理图像的方式,实现对图像频率和方位角同时滤波的功能.结果表明,该方法的评价结果与主观评价结果的相关系数达到0.95,是一种评价辐射状模糊图像质量的有效方法.