单画幅欠采样图像复原中的插值作用

采用直接复原方法和插值复原方法对单幅欠采样低分辨率模糊图像进行复原实验,以考察线性插值在图像复原中的作用.直接复原法是对采集到的欠采样低分辨率模糊图像直接用最大似然图像复原算法进行复原,不作任何预处理.插值复原法是先对图像进行插值预处理,增加像素数,提高图像采样分辨率,然后再用最大似然图像复原算法进行图像复原.结果是直接复原方法和插值复原方法对欠采样模糊图像的复原,效果相同,主观视觉和评价数据十分接近.这说明通常用于单画幅欠采样模糊图像复原预处理的线性插值没有起到提高复原效果的作用.     

基于多小波去噪的NAS-RIF图像盲复原算法

采用多小波技术对模糊图像进行了去噪,再应用NAS-RIF图像盲复原算法对去噪后图像进行复原.如此算法在抑制了噪声的放大,提高了退化图像的信噪比,保护退化图像的边缘特征和提高退化图像的视觉效果上均有所改善.实验结果表明,改进后的算法具有更好的抗噪性能和复原效果.     

一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法

针对模糊含噪退化图像的盲复原处理,文章以NAS-RIF算法为基础,对其存在的抑制噪声不理想的缺陷进行了相应改进.首先采用基于最小二乘支持向量机的去噪方法对退化图像进行预处理,在抑制噪声的同时保持图像的细节特征,进而在每次复原迭代过程中加入低通滤波环节,进一步减少噪声对代价函数收敛的影响,提高复原图像的信噪比.另外,对退化图像使用了阈值分割技术确定图像支撑域,保证复原的准确性.实验结果表明,改进的NAS-RIF算法抗噪声干扰的能力比原算法有显著的提高.     

基于遗传算法的散焦模糊图像辨识及恢复方法

根据散焦模糊图像的特点,本文提出了一种使用遗传算法确定散焦模糊图像退化模型参数的方法,给出了该算法的具体步骤,并据此对模糊图像进行了恢复,实验证明了该方法的可行性.     

基于先验信息的全变分图像复原算法

为了提高全变分模型的图像复原效果,提出一种基于先验信息的全变分图像复原算法.首先,采用能够有效保护滤波后图像结构信息的非局部均值算法对模糊退化图像进行滤波以减少其中所含噪声,获取滤波后的先验图像信息.然后,构建基于该先验信息的全变分图像复原模型,该模型不仅保留了全变分模型对复原图像边界信息的保护优势,也保留了非局部均值的结构信息保护优势.最后,采用分裂Bregman交替方向乘子迭代算法对所提模型进行优化,得到复原后的图像.实验结果表明,无论从主观视觉效果方面,还是从峰值信噪比与结构相似性客观量化指标方面对所复原图像进行评价,与其他算法相比,所提算法均能取得较好的复原效果.     

基于倒频谱的无噪声运动模糊图像快速复原算法

针对当前运动模糊图像复原算法主要集中在非实时性研究,着重考虑算法的执行质量而不考虑算法执行效率的问题,提出了基于倒频谱的无噪声图像的快速复原算法.该算法对无噪声模糊图像进行倒频谱处理,从倒频谱图中直接得到图像的模糊方向和模糊距离.对于尺寸较大的图像,在执行倒频谱算法前先使用双线性插值算法实现图像压缩,再进行倒频谱操作.通过比较各种复原算法的执行效率及效果,采用维纳滤波对图像进行复原.通过对多幅模糊图像进行仿真复原试验,在获得了良好的复原效果的同时也取得了较高的执行效率.     

水下退化图像处理方法

针对水下图像退化现象严重、有效信息提取困难等问题,提出了水下退化图像处理方法.该方法通过分析水下图像退化过程,提出了基于大气湍流模型获取水下图像退化函数的方法,并利用频域滤波完成了退化图像的复原工作;进而将人工鱼群优化算法与图像二维Abutaleb熵信息相结合,利用一种二维最大熵阈值分割算法进行图像有意义区域分割.由于人工鱼群算法不需要了解问题的特殊信息,只进行问题优劣比较,使得该算法自适应性和收敛速度得到大幅提升.水池实验结果表明:该方法明显改善水下退化图像模糊度高、对比度低的问题,具有较优的分割效果,处理过程时间较短,具有一定的实用性.     

泊松噪声污染模糊图像的非盲去卷积方法

针对被泊松噪声污染的模糊图像复原问题,提出了一种非盲去卷积方法,该方法在泊松概率模型的基础上引入高斯尺度混合型马尔科夫专家场模型作为正则条件,并使用迭代方向乘子法对所得的最优化问题模型进行求解。实验结果表明:该方法能够对泊松噪声污染的模糊图像进行有效复原,获得高质量复原图像。     

气动退化复原图像多尺度局部去振铃算法

为了抑制气动退化复原图像中的振铃效应,提出了一种气动退化复原图像多尺度局部去振铃算法。首先,对复原后图像进行非下采样轮廓波变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）分解;然后进行多尺度边缘检测、融合和二次跟踪细化实现图像主轮廓的提取;最后,对图像的主轮廓进行去振铃局部模糊滤波。仿真实验结果表明,在运算效率与其他算法相当的情况下,滤波后图像的边缘振铃去除效果更好,纹理细节恢复更加显著,基本满足了振铃去除、纹理细节保护以及实时性的要求。     

Richardson-Lucy与调制核相结合的图像复原方法

针对模糊含噪图像,提出了一种新的图像复原方法.该方法通过将调制核算法和Richardson-Lucy算法相结合,先对模糊含噪图像运用调制核算法去噪,提高图像的信噪比,然后运用Richardson-Lucy迭代算法复原图像.克服了单纯使用Richardson-Lucy复原算法由于反复迭代所带来的噪音放大问题,并通过实验进行了验证,发现该方法能够使复原效果得到明显改善.     

基于小波双立方插值的Bessel拟合图像复原算法

对模糊图像复原的目的在于对图像进行去模糊、去噪及建立在特征值基础上的矢量化处理,最大限度恢复原图像。本文提出了一种基于小波双立方配比插值的贝塞尔拟合图像边缘特征复原的新算法,在初始图像降质处理基础上通过小波双立方配比插值（Wavelet Bi-cubic）、双三次插值法得到融合样本图像,并在Canny边缘检测基础上提出对拟合边缘特征点的贝塞尔曲线拟合,最后将图像特征轮廓分别进行Delaunay剖分算法的矢量化处理,保留原始灰度色彩复原图像。实验对这三种方法的轮廓复原图像与原始清晰图像进行对比,由具体参数（PSNR、SSIM、FSIM以及运算时间TOC等）说明验证。实验结果表明,经由小波双立方配比插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原比双三次插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原效果要好,且明显缩短运算时间。     

一种使用小波分解的多尺度盲图像复原方法

针对EM算法图像复原质量有限的问题,提出了一种新的使用小渡分解的图像复原EM方法.该方法使用正交小波变换将降质模型分解成更小的子带降质模型,解决了用EM算法估计子带模糊算子前各子带模型间的耦合问题,从而提高了EM算法对图像复原的质量.     

结合卷积与转置卷积特征的模糊车牌复原方法

深度学习算法在图像去噪领域已经得到了很好的效果;但目前对于深度学习算法在模糊图像复原领域的研究没有更深入的研究。直接应用图像去噪的方法对模糊车牌进行复原实际上可行的,但会产生复原图像细节缺失,时间代价高的缺点。针对这些问题,吸取去噪方法的优点,提出将原始图像信息与转置卷积复原后的图像信息相结合的方法,重新构建了图像复原网络结构;并根据图像特点自定了损失函数。实验通过与已有的方法进行对比说明,提出的复原方法在复原车牌图像质量上和复原效率上都有很好的表现;同时对模糊运动角度与不同噪声具有健壮性;而模糊运动像素越大的图片,复原图像的质量也会下降。     

基于小波包分析的三维宽场显微图像复原方法

提出了基于小波包分析的三维宽场显微图像复原新方法.分析了小波包分析在信号去噪中所具有灵活精确的局部解析能力;简述了具有较强超分辨复原能力的最大似然法(PML法).采用小波包分析进行去噪预处理,再用PML算法对三维图像进行复原.实验结果表明,三维宽场显微图像散焦信息的干扰得到有效排除,噪声得到有效抑制,信噪比得到明显改善,图像复原获得了较好的效果.     

利用基于内容的网格模型进行图像恢复

将基于内容的自适应三角形网格模型这种图像表达方法应用于图像恢复.在图像恢复过程中,首先提取图像的特征图,并利用Floyd-S teinberg算法和Delaunay三角化算法产生网格,用来表达图像;然后利用正则化方法对网格节点的灰度值进行迭代,从而恢复该节点的灰度值;最后利用已恢复的网格节点对像素点进行Lagrange插值,从而得到恢复后的图像.该方法能对含有噪声的图像进行有效地恢复,试验证明较有约束最小二乘方法性能更好.     

基于链码描述的二值图像恢复的新算法

二值图像可以用记录其边缘轮廓信息的方向链码来描述，根据这些给定的方向链码可以恢复原二值图像。本文提出了一种新的二值图像恢复算法。算法在二值图像恢复的区域填充方面给出了一种新的方法。     

基于马尔科夫约束最大后验概率三维显微图像复原算法

提出了基于马尔科夫约束的最大后验概率三维显微图像复原算法(3D MPMAP算法). 该算法根据显微图像三维的特点,构造三维PSF,对二维邻域进行三维拓展,对正则化参量进行简化,实现了三维显微图像的复原. 实验结果表明,各种信噪比的仿真三维显微图像的散焦信息干扰得到很大程度的排除,复原图像频谱得到较大的恢复,清晰度明显提高. 实际生物样本三维显微图像也获得了满意的复原效果.     

基于空间域的车辆运动模糊图像的恢复

从车辆运动模糊图像产生的机理出发,分析了运动模糊图像的退化模型,给出了一种在空间域中车辆运动模糊图像的运动参数估计及恢复算法,该算法不涉及系统的传递函数,而是根据车辆运动模糊的逆过程在空间域内直接进行图像的恢复,其效果受曝光时间内运动距离a的影响较小,可避免频域计算中可能出现的高频振铃现象,实验结果表明,该算法具有较好的恢复效果.     

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。