基于Gabor的维纳滤波去模糊

数字图像复原旨在由降质图像重建清晰图像,运动模糊是最常见的降质模式,模糊参数的正确估计是去模糊的前提.文章提出了新的运动模糊角度估计方法,该方法基于Gabor滤波的角度估计,运动模糊尺度采用自相关函数算法求解,进而采用Wiener滤波进行图像复原.对一系列模糊图像进行测试,结果表明,该方法比现有的方法具有视觉上的优越性.     

基于视觉特性的无参考型遥感图像质量评价方法

影响遥感图像成像质量的主要是模糊和噪声这2种失真因素,二者在空域和频域互相影响互相抑制,因此很难对同时存在这2种失真的遥感图像进行客观图像质量评价。该文利用人类视觉系统对模糊和噪声两种激励的响应特性不同,结合结构相似性度量方法,提出了一种基于视觉特性的无参考型图像质量评价方法。该方法同时考虑了模糊和噪声两方面因素,它不需要参考图像作为图像质量评价依据。实验结果表明:该方法的评价结果与全参考型图像质量评价方法的结果具有较高的相关性,是一种准确可靠的无参考型图像质量评价方法,并且易于实现。     

应用Gabor纹理特征的水管内壁图像分类

Gabor滤波器在图像分析和机器视觉方面得到广泛应用.将Gabor滤波用于识别地下水管内壁图像,对管壁损坏程度进行分类.针对Gabor函数之间的非正交性,优化参数,尽量减少滤波输出数据中的冗余信息,使用一组不同频率响应和角度特性的Gabor滤波器获取图像块纹理信息,并用主分量分析(principal components analysis, PCA)对得到的高维特征向量进行降维.对提取的纹理特征进行k-均值聚类,实验结果验证了该方法的有效性.
     

基于多通道Gabor滤波的纹理分割方法

根据视觉信息处理的多通道滤波理论,研究了基于多通道Gabor滤波的纹理分割方法.该方法以覆盖全部频率空间、8个滤波方向的Gabor滤波器组构造滤波通道,通过随机样本方差聚类分析,结合最小距离判别法,实现了图像纹理的准确分割.     

基于坐标变换的相向运动图像模糊复原方法

针对递归计算自身产生的残差以噪声形式出现在复原后辐射状模糊图像上的问题,研究了一种通过坐标变换和空域点运算获得图像退化模型,进而对该模型求逆复原辐射状模糊图像的新方法.使用扇形网格进行了图像的重新采样,在此基础上,根据图像退化过程推导出了图像退化模拟矩阵;使用最小二乘法作为约束条件对重新采样的图像进行了复原.结果表明,该算法简单,复原图像清晰,可以用以进行图像辐射状模糊的复原.     

基于Gabor特征和局部二值模式融合的纹理图像识别

传统的Gabor滤波方法和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算法提取的纹理特征鉴别能力不足,导致纹理识别精度不够理想.为了解决上述问题,提出一种将全局Gabor特征和局部LBP特征进行融合的纹理图像识别方法.该方法利用Gabor滤波方法提取纹理图像的全局特征,利用LBP算法提取纹理图像的局部特征,然后在最近子空间分类器的框架下实现全局和局部特征的融合以及纹理图像识别.在CURe T和KTH-TIPS基准纹理库上的实验结果表明,笔者提出的方法显著超越了传统Gabor滤波方法和LBP算法的纹理识别精度.     

基于改进引导滤波的实时红外图像去噪研究

针对红外图像对比度低、边沿模糊、图像噪声明显以及去噪算法复杂度普遍高的缺点,提出应用于红外图像去噪的改进的引导滤波算法,并与传统的引导滤波去噪算法进行对比,以验证该算法提高图像质量的能力与算法处理的效率.该方法利用Sobel滤波代替传统引导滤波求统计特征的方法来获取图像特征,在保证去噪效果的前提下,极大简化了算法复杂度,并移植该算法至TMS320C6748DSP平台进行测试.实验结果表明,程序经优化后,达到实时处理的要求.     

多通道Gabor特征的融合聚类图像纹理分割

针对图像纹理分割,提出了采用图像Gabor多通道特征进行融合聚类方法.首先采用Gabor小波对图像进行卷积滤波,得到每个像素点的多尺度多方向的Gabor特征,然后对其进行标准化以及Gauss平滑,减少噪声影响.对每个优化后的Gabor特征作为训练值,采用融合聚类算法每次随机选择部分特征进行聚类,通过运行多次基聚类,然后对聚类结果采用投票的方式得到最终的图像纹理分割,通过人工合成纹理与自然纹理图像实验证明该方法对纹理的分类具有较高的正确率.     

基于Gabor 相位和图像质量评价的高分辨率掌纹细节点提取算法

针对主线、褶皱线及噪声等造成高分辨率掌纹细节点提取困难的问题, 提出一种基于Gabor 相位和图像质量评价的高分辨率掌纹细节点提取算法。首先使用Gabor 振幅相位模型对掌纹图像进行描述, 并基于 Gabor 相位提出多尺度的细节点检测方法; 然后利用提取细节点过程中的信息, 设计基于傅里叶响应的质量评价方法和基于Gabor 振幅的质量评价方法; 最后融合两种质量评价结果, 并对检测到的细节点进行筛选。实验结果表明, 所提方法能够有效地提取高分辨率掌纹图像的细节点, 并去除不可信细节点。与其他方法相比, 具有更好的细节点提取结果。     

一种基于区域的图像融合新方法

提出了一种基于多通道Gabor滤波器和FCM聚类的图像融合新方法.该方法先利用模糊C-均值聚类算法在多通道Gabor滤波器形成的特征空间上对图像进行区域分割;再对待融合图像进行多尺度小波分解;在此基础上利用Gabor滤波器提取高频段纹理特征构造区域相似度,应用区域相似度及信息量构造加权因子,从而得到融合图像的小波系数;最后,利用小波逆变换得到融合图像.评价融合算法的性能采用了均方根误差、峰值信噪比、熵、交叉熵、互信息5种准则.研究结果表明,该方法具有良好的融合特性.     

基于Gabor滤波器虚部的CT脑血管医学图像边缘特征提取方法

在图像处理方面,Gabor滤波器的实部被广泛应用于纹理图像的增强,对其虚部却没有单独的使用.为保证三维重建图像的质量和细节边缘信息的提取,对Sobel算子和Gabor滤波器的虚部组成特点进行了分析.基于CT脑血管医学图像的边缘特征提取中成功引入了Gabor滤波器虚部的滤波结果作为新的脑血管边缘图像特征,并对特定条件下的Gabor滤波算法进行了有效的改进,使运算的复杂度由O(n2)降至O(n).     

运动与离焦耦合的模糊图像参数辨识方法

针对运动和离焦耦合模糊图像运动模糊尺度、角度和离焦模糊半径的辨识难题,提出了一种运动与离焦耦合的模糊图像参数辨识方法. 首先,对模糊图像进行Fourier变换,采用Radon变换辨识运动模糊角度;其次,对模糊图像的频谱图进行滤波,将频谱图中央区域的幅度之和作为BP神经网络的输入量,检测运动模糊尺度时,频谱图按列求和,而检测离焦模糊半径时,频谱图按圆形方向求和. 仿真实验表明,不带噪声的耦合模糊图像参数辨识误差在6%以内.      

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．     

基于多通道Gabor滤波的指纹图像二值化方法

为解决传统的直接利用图像全局或局部灰度特性的指纹图像二值化方法的不足,提出一种多通道Gabor滤波的指纹图像二值化方法。首先构造多通道Gabor滤波器组对规格化后的指纹图像提取不同方向纹线对应的主要频率成分。将获得的多通道的滤波响应图线性叠加形成单幅Gabor滤波叠加响应图。然后对其再次采用以上滤波器组滤波,分别求取各位置的最大Gabor响应构成最终的指纹滤波能量响应图。最后分块并求取块内阈值实现二值化。实验结果表明,该方法较基于灰度特性的方法鲁棒性更好,特别对存在粘连、噪声和断纹、孔洞等现象的指纹图像有较好的处理效果。     

基于灰度图像二维Gabor滤波的目标识别

提出了一种基于灰度图像的Gabor滤波器识别方法.该方法首先采用Gabor小波滤波器组处理灰度目标图像,并在此基础上采用主元分析法(PCA)提取图像特征,然后结合支持向量(SVM)方法将区域内图像匹配问题转化为分类问题来识别目标物体.仿真实验结果表明,该算法能使移动机器人达到92%以上的识别率,并可满足约8 fps的实时图像处理要求.     

基于图像纹理分析的海域磁异常分区

将图像纹理分析技术应用于海洋磁异常资料的分区,采用Gabor滤波器和灰度共生矩阵相结合的图像纹理分析方法,提取海洋磁异常的纹理特征信息,通过OKMS聚类算法实现不同纹理特征区域磁异常场的分区.模型试验结果表明,利用Gabor滤波器和灰度共生矩阵相结合的图像纹理分析方法可有效提取磁异常的纹理特征信息,对磁异常纹理特征信息的聚类分区取得较好效果.实际应用于加罗林海域磁异常的分区结果显示,加罗林海域可分为11个磁异常区块,分区结果与条带磁异常区和岩浆活动区对应较好,该方法为海洋磁异常的分区解释提供了参考依据.     

一种权重的高阶扩散图像盲复原方法

为了实现对模糊噪声图像的清晰化盲复原,提出了一种权重的高阶扩散图像盲复原方法。首先,在模糊核的估计阶段,运用一种各向异性扩散的图像结构提取策略和shock滤波器将图像中的强边缘准确地提取出来,并利用提取的图像强边缘实现对模糊核的准确估计;然后,在图像的复原阶段,利用高阶扩散模型和权重平衡参数,针对复原图像,提出了一种权重的高阶正则化约束来实现图像的清晰化复原;最后,运用了一种分裂的布雷格曼(split Bregman,SB)最优化迭代策略对提出的方法进行最优化求解。实验结果表明,较近几年的一些具有代表性的图像盲复原方法相比,不仅主观的视觉效果得到了较为明显的改进,而且客观的峰值信噪比也增加了1.0~2.7 dB。     

基于Gabor滤波的图像质量

基于Gabor滤波器的指纹图像质量分区方法，对指纹图像的各个分区进行了质量评价。然后对高质量分区直接进行脊线跟踪．提取细节特征点；对低质量分区先使用普遍使用的预处理方法，再进行特征提取。对著干幅低质量指纹进行了实验，得到了不错的实验效果，并且实验的效率和准确率也有所提高。