差分进化算法应用于图像恢复

针对传统的图像恢复方法存在的缺陷和不足,提出了一种基于差分进化算法的图像恢复方法。该方法的思路是,利用差分进化算法简单、通用和鲁棒性强等优点提高求解效率,优化图像恢复效果。通过将差分进化算法应用于图像恢复,并把恢复后的图像与使用遗传算法恢复的图像进行对比分析,实验表明了差分进化算法的稳定性、图像的清晰性明显优于遗传算法,基于差分进化的图像恢复具有良好的性能和显著的效果,因此差分进化算法比遗传算法更适用于图像恢复问题。     

图像恢复的智能处理

为把一个退化的图像尽量恢复到它的原始面目,有关专家已经提出了许多有效的图像恢复方法,该文将遗传算法和模拟退火法相结合的算法应用到图像的恢复中,使用此算法恢复的图像与一般遗传算法恢复的图像进行对比分析,图像的清晰度明显优于后者,表明本算法比单纯使用遗传算法对图像恢复效果好.     

应用Hopfield神经网络优化最大熵的图像恢复算法

基于图像最大熵分析,提出了一种基于Hopfield神经网络优化的图像恢复算法.将图像恢复问题转化为Hopfield神经网络优化问题,取恢复图像熵函数最大以及原始图像与恢复图像之间的误差平方和最小作为图像恢复的目标,构造能量函数连续型Hopfield神经网络模型,由Hopfield神经网络能量函数极小化可得到问题的优化解,其算法通过仿真实验,验证了算法的优越性.     

基于改善逐行法恢复空间可变振动模糊图像

为了恢复振动造成的图像模糊,突出目标图像的特征。提出了一种考虑相邻行点扩散函数作用的逐行恢复算法,恢复空间可变振动模糊图像。首先分析了振动模糊图像频谱特征,即振动模糊图像频谱存在着对应零阶贝塞尔函数零点的暗纹。建立振动模糊图像退化模型,研究模糊图像每行受相邻行点扩散函数的影响。然后对一幅振动模糊图像进行二维傅里叶变换和Radon变换检测出其频谱上暗纹的方向,得到振动的方向θ。将模糊图像顺时针旋转θ至水平方向,再选取合适的窗口截取图像。最后采用考虑相邻行点扩散函数作用的逐行恢复算法恢复模糊图像。实验结果表明:该算法恢复图像效果优异,可获得细节清晰的图像。     

使用遗传算法对图像进行恢复

图像在产生、传送和记录过程中都会产生失真 ,在恢复时影响图像质量。文中介绍了一种利用图像象素之间的相关特性 ,将遗传算法和贝叶斯估计相结合的图像恢复的方法 ,并在算法中引入线过程。使用此算法恢复的图像与一般遗传算法恢复的图像进行对比分析 ,图像的清晰度明显优于后者 ,表明本算法比单纯使用遗传算法对图像恢复效果好。     

改进逐行法恢复空间移变振动降质图像

为了恢复双目立体视觉天车吊运系统中振动造成的图像模糊,更好的突出图像的特征。提出考虑相邻行作用的逐行恢复点扩散函数方法,恢复复杂空间移变振动降质图像。首先,建立了正弦振动模糊的降质模型,并分析了降质图像每行点扩散函数受相邻行影响;其次,采用中值滤波对图像进行去噪处理,消除图像的高频噪声;最后,考虑相邻行作用并逐行恢复点扩散函数的方法恢复模糊图像;就水平方向运动模糊和正弦振动模糊进行实验,并用图像分析评价指标客观分析图像恢复质量。实验结果表明,该算法恢复的图像细节更清晰,特征更容易识别,有效的提高了天车吊运系统的可靠性。     

基于广义交叉检验的自适应约束最小二乘图像恢复

现有的图像恢复方法中有一部分需要正则化系数,而正则化系数估计的准确与否是决定恢复图像质量好坏的关键,为了能够自适应地恢复图像,研究了约束最小二乘算法的图像恢复问题,提出了应用广义交叉检验方法估计约束最小二乘算法中的正则化系数．实验结果证明,用该算法估计的正则化系数恢复图像质量更佳,速度比普通的迭代方法快,而且该最小乘图像恢复方法实现了图像自适应图像恢复．     

遥感模糊降质图像的扩散恢复算法研究及实现

图像恢复是图像处理中非常重要的一个方面,其方法是通过相应的退化模型和算法,对退化降质或受到噪声污染的图像进行重建,恢复原来的图像。作者介绍了利用传导扩散及反扩散模型,对因物体运动、大气湍流的扰动,拍摄时的散焦等引起的模糊降质图像的恢复算法,并给出了Laplace算子离散方法以及实现程序,提出了图像恢复的递推、迭代模型,基本解决了图像“盲恢复处理”的问题。对所述算法进行了全面的图像恢复测试、比较,证明算法具有较大的适应范围,可应用于勘探、遥感、司法刑侦、无损探测等领域的图像恢复处理。     

基于小波域分类隐马尔可夫树模型的图像恢复

针对自然图像的非平稳特性和图像恢复中计算困难的问题,提出了一种基于小波域分类隐马尔可夫树(CHMT)模型的图像恢复算法.从图像恢复的贝叶斯框架出发,将CHMT模型作为自然图像小波域的先验知识,构造正则化约束进行图像恢复.该模型具有空间适应性,使建模更加精确.对恢复方程的求解,采用了分类简化的共轭梯度算法.实验结果表明,该算法具有较低的计算复杂度,能提高图像恢复峰值信噪比(PSNR).     

匀速直线运动模糊图像的恢复技术研究

根据运动造成图像模糊的特点详细分析了匀速直线运动模糊图像的退化模型和恢复模型,由此推出了匀速直线运动模糊图像的退化模型和恢复模型的数学模型.并进一步通过分析相应的数学模型,探讨了匀速直线运动模糊图像的恢复技术问题.最后依据相应的数学模型用计算机进行模拟得到效果良好的恢复图像.     

基于分区的改进维纳滤波图像复原

图像复原技术是图像处理技术中的关键研究内容。由于相机散焦、相机与目标相对运动和噪声等诸多因素的影响,图像质量有所下降。本文针对经典维纳滤波复原方法存在的局限性,提出一种基于分区的改进维纳滤波复原方法。在视觉效果上,该方法不仅可以很好地削弱伪像和抑制噪声,而且能够保持图像边缘。对使用经典方法及改进方法的复原的图像进行进行峰值信噪比评价,结果表明改进方法的峰值信噪比较传统方法有所提高。     

基于方向信息测度的约束最小二乘图像恢复方法

根据约束最小二乘图像恢复方法,设计了一种新的图像恢复方法,把图像方向信息测度的概念引入到图像恢复算法中．它的优点在于,克服了约束最小二乘恢复方法中平滑噪声的同时,边缘信息也被平滑了的缺点,能够在边缘信息保持与噪声平滑之间取得更好的折中．满足了人眼对边缘比较敏感的视觉特性要求．实验证明,这是一种较好的图像恢复方法．     

车辆运动模糊图象恢复的一种新方法

介绍了图象处理和分析的方法在交通监测中的应用,在状态空间运动模糊图象恢复方法的基础上提出了一种改进方法,实验结果表明该方法可以有效地恢复原图象．     

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.     

一种改进的正则化空域图像复原新方法

图像复原技术主要是针对降质模糊的图像,其最终目的是改善给定图像的图像质量.在原有正则化空域图像复原方法的基础上,根据人的视觉系统的特点,提出了一种改进的自适应正则化空域图像复原的新方法,针对各像素点所处的不同图像区域类型分别选取不同的拟和项参数和正则化项参数,通过计算各图像像素点的局部方差来确定该像素点的拟和项和正则化项的参数值.实验结果表明,该方法不仅提高了图像复原的质量,同时也没有影响代价函数收敛的速度.     

基于傅立叶-小波HMT方法的卫星图像恢复

卫星图像的恢复是一个病态逆问题.本文提出降值卫星图像在傅立叶域中进行Wiener反卷运算后,在复数小波域中利用隐含Markov树(HMT)进行去噪的傅立叶-小波HMT图像恢复算法.典型卷积加噪线性降质卫星图像的仿真实验结果表明,建议的基于傅立叶-小波HMT方法在客观指标,以及视觉效果上都比常用的Wiener恢复算法有较大的提高.     

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.     

肢体外形三维显示的曲线拟合法

在由二维图象作三维恢复的研究中，作者常采用加密网格、多角度摄象等方法来获取理想的数据，但常伴有较大误差．本文介绍：在适当阿格化、多角度摄象并作校正等图象预处理后，对网格节点作座标变换、相对纠偏、整序，然后再作物体表面外型线的三次样条拟合、插值，从而得到三维恢复．