基于RGB通道下模糊核估计的图像去模糊

图像去模糊旨在从受损图像中恢复出清晰图像。由于模糊过程未知,精确地估计出模糊核函数,成为得到清晰复原图像的关键。对于彩色图像来讲,现存的方法只考虑在灰度域估计模糊核。事实上,各个通道的色彩分量图所受到的模糊核函数的影响是不同的。为此,提出一种获得更加精确的模糊核的方法,利用彩色图像的3个色彩通道(RGB channels)代替灰度域分别进行模糊核估计,并将估计出的模糊核应用到基于细稀疏表示的复原模型中进行去模糊处理。仿真实验表明,提出的方法比目前的方法能够获得更好的图像复原效果。     

立体视觉双目图像MAP的优化复原方法

为了有效地对立体视觉双目模糊图像进行复原,提出一种动目标双目图像MAP的优化复原方法,将双目运动模糊图像的复原问题转化为在模糊核路径关系约束下的双重循环MAP优化估计问题,在保证模糊核路径对应关系前提下,对双目图像进行去模糊。建立了双目图像模糊核路径的对应关系模型,将关系模型作为约束条件式,嵌入到基于模糊核和双目原图像的MAP优化估计过程中,通过双重循环迭代获取双目图像的模糊核和清晰图像。实验结果表明,该方法能够有效地去除立体视觉双目图像的模糊。     

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。     

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.     

基于显著性先验的自适应空可变图像去模糊方法

针对图像分块不够合理导致的模糊核估计不精确或计算量较大等问题,提出了一种从单幅空间可变模糊图像中自适应估计清晰图像的方法.首先,采用四叉树分解将空可变模糊图像进行自适应划分,按照模糊核的相似程度确保划分的不同图像块具有不同的模糊核.然后,对于每一个图像块,施加了一种显著性值先验来恢复潜在清晰图像,提取人眼感兴趣的重要部分能够更精确地估计模糊核,并且可以保留更多的图像细节.最后,采用加权窗函数对尺寸大小不同的相邻图像块进行拼接,得到去模糊后的复原图像.实验结果表明:在对空不变和空可变的模糊图像进行去模糊后,与目前的经典方法相比,提出的方法可以得到较好的图像恢复结果.     

基于稀疏正则化和渐近边界假设的运动模糊图像盲复原

为了复原因相机抖动而产生的运动模糊图像,提出基于L_p范数和全变分范数的正则化盲复原方法;首先,基于模糊图像的梯度稀疏性建立L_p范数正则化模型,利用全变分范数保持图像的结构信息;然后,根据模糊核稀疏性的先验知识建立模糊核的盲估计模型;最后,提出一种渐近边界假设条件对模糊图像进行扩展以抑制振铃,并通过交替最小化方法分别求解清晰图像和模糊核的估计值。结果表明,所提出的方法简单、可行,具有更好的图像复原效果。     

多视点模糊图像复原方法研究

提出了基于多视点图像模糊核估计的复原方法.先给出了一种基于正则化保PSF路径的模糊核估计算法,将各向异性正则化方法引入模糊核估计的迭代过程中,在此基础上,为了降低噪声和保护图像边缘,又给出了基于保边缘的最大似然估计多视点去模糊方法.建立了多视点图像PSF路径之间的关系模型,确保多视点图像特征点对应关系.估计了两视点图像的PSF路径后,利用PSF路径对应关系,计算了其它视点图像的PSF路径.当获得所有视点图像的PSF路径和模糊核后,利用最大似然估计去模糊方法,得到了多视点去模糊图像.实验结果表明:该方法对多视点图像复原效果好,提高了三维重建精度.     

基于稀疏先验和相对总变分的图像盲去模糊

在图像盲去模糊中,从单一模糊图像估计模糊核是个严重不适定问题.文中提出了一种基于稀疏先验和相对总变分的图像盲去模糊方法.该方法用权值L0平滑方法自适应地提取图像主体结构,剔除图像噪声、细节和小尺度物体边缘等不利于模糊核估计的因素;用相对总变分方法解决稀疏先验作为正则项估计复杂模糊核所存在的不准确性;用超拉普拉斯先验的正则化方法进行清晰图像估计.实验结果表明,文中算法相对于现有的图像去模糊方法,所估计出的清晰图像具有较好的结构和较少的伪迹,图像复原效果好.     

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。     

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。     

基于形态学梯度的亚像素边缘检测方法的研究

伴随着图像处理技术的不断发展,对于目标图像的边缘检测由像素级向亚像素级转变,为了能够得到目标图像相对比较清晰的边缘图像,在本文中首先使用一种改进的数学形态学梯度算法对目标图像进行像素级边缘检测,然后通过对已经得到的像素级边缘点进行样条插值,最终完成亚像素边缘检测,通过实验仿真能够观察出使用本文所研究检测方法能够得到清晰的边缘图像。     

基于小波双立方配比插值的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。提出了一种基于小波双立方配比插值(wavelet bi-cubic)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、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3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。     

基于NSCT和KFCM聚类的图像边缘检测方法

为进一步提高现有图像边缘检测方法的性能,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和核模糊c-均值(KFCM)聚类的图像边缘检测方法.首先通过NSCT将原始图像分解成低频分量和高频分量;然后对含噪声较少的低频分量提取边缘信息,并采用KFCM聚类算法进行聚类得到低频边缘图像,以提高定位精度,而对于边缘细节信息较多的高频分量各个子带,通过模极大值检测边缘以减少伪边缘,丰富图像细节;最后对低频和高频图像边缘进行融合得到完整的边缘.实验结果表明,相比于Canny方法、边缘检测算子与模糊聚类结合的方法、边缘信息与混沌粒子群优化的模糊聚类结合的方法、NSCT域模极大值方法,文中方法具有更好的边缘检测效果,边缘定位准确、完整、连续、细节丰富.     

一种基于形态学多结构元素的医学图像边缘检测方法

针对传统检测方法模糊图象边缘及定位精度不高的问题提出一种基于形态学多结构元素的医学图像边缘检测方法。该方法利用多个结构元素和复合算子检测图像边缘,仿真实验结果表明,该方法能够提取清晰的图像边缘,定位精度高,优于传统边缘检测方法。     

改进的暗通道运动图像盲复原方法

盲复原方法对于解决现实中图像运动模糊问题具有实用性,而目前运动图像盲复原算法普遍存在图像局部细节丢失、模糊核估值不够准确、复原图像存在噪声与振铃效应的问题。对此,提出了一种在多层交替模糊核框架下的分数阶暗通道点扩展函数估计模型,引入分数阶暗通道先验,在多尺度迭代框架下获取更精确的模糊核估值,降低模糊核估计时图像噪点的干扰,实现模糊图像较高质量的复原。通过实验客观评价指标与主观人眼视觉验证盲复原方法的有效性。     

基于Canny算子和Radon变换的证件图像倾斜校正

倾斜的证件图像不利于识别,为此提出一种基于Canny算子和Radon变换的校正方法。该方法首先使用Canny算子进行证件图像边缘检测,然后利用Radon变换计算出图像的倾斜角度,最后用双线性插值算法进行图像旋转校正。在Matlab平台对该方法进行了仿真实验。实验结果表明,该方法能够准确、高效地对证件图像进行校正。     

一种提高匀速直线运动参数辨识精度的方法

为找到一种基于匀速直线运动模糊的单帧图像,准确辨识成像点扩散函数中模糊参数的方法,对现有文献提出的倒谱、Radon变换、图像微分、图像自相关性以及检测函数等算法进行了仿真和比较.仿真结果表明,倒频谱算法能够更准确地辨识精度运动方向;像素相关性方法能够更准确地辨识模糊长度.对匀速直线运动模糊的单帧图像进行模糊参数辨识时,结合倒谱辨识运动方向和像素相关性辨识模糊长度的算法,能得到更高精度的辨识结果,利于更好地复原图像的质量.     

运动模糊图像复原技术研究

运动模糊图像复原的关键是运动模糊参数的估计,根据模具保护设备中运动模糊图像的特点,利用Roberts边缘检测算子,提出一种图像清晰度评价函数,从而估计出模糊图像运动方向和尺度。再利用维纳滤波恢复退化图像,然后利用中值滤波去除图像噪声,从而完成对运动模糊图像的复原工作。     

基于倒谱分析的运动模糊参数估计

运动模糊是导致图像降质的最常见因素之一,估计运动模糊的点扩散函数是运动模糊复原的前提和关键.分析运动模糊图像频谱和倒谱的特征,提出在倒谱域估计点扩散函数的方法,利用倒谱中2个负峰值点坐标估算模糊尺度,对倒谱取绝对值后用Radon变换检测模糊方向,对运动模糊图像的参数进行估计.实验表明该方法是有效的.