运动模糊图像的判定与恢复

为消除图像由于摄取时的相对运动所造成的模糊和失真,将未被降质的原始图像视为各向同性的一阶马尔可夫过程,利用双线性插值和3×3方向微分算子,采用先粗后细的方法,从降质图像中粗略确定运动模糊方向范围后,再高精度鉴别其具体数值.然后将降质图像旋转至水平轴,将二维问题简化为一维问题.这种优化后的模糊运动方向鉴别方法具有鉴别范围大、稳定性好的优点,既克服了Yitzhaky方法的不足又减少了计算量,提高了精度.再利用模糊图像模糊带内像素点之间的相关性估计模糊尺度,由运动模糊方向和尺度这两个参数得到点扩散函数,然后用滤波的方法得到恢复效果良好的复原图像.     

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。     

基于波方程的运动模糊图像恢复

为了有效去除图像中的运动模糊,提出了一种基于波方程的图像恢复方法。从光流方程出发,将运动物体的亮度用波方程描述。模糊图像是曝光时间内运动物体亮度的积分,存在大量的平行于运动方向的直线;模糊图像沿运动方向的导数等于原始图像与其移位图像的差,两者之间的距离为模糊长度。基于此,利用Radon变换和自相关函数自动估计点扩展函数,并采用Wiener滤波恢复原始图像。实验表明:该方法高信噪比(30~40dB)下估值精确;低信噪比(20~30dB)下对噪声鲁棒。将该方法应用于运动模糊车牌图像,能有效恢复出车牌号码,具有很大的实用价值。     

土粒流运动图像模糊退化的恢复

分析了潜土逆转旋耕被抛土粒流运动图像模糊退化机理 ,依据土粒流运动图像的特点 ,针对不同的退化机理分别采用了不同的恢复方法 该文采用带最优窗的维纳滤波恢复方法 ,对土粒流运动模糊退化图像适当进行分区 ,确定了合适于各自图像区域的点扩展函数 ,获得了较为满意的恢复效果 ,为降低后续处理的难度和提高处理精度提供了可靠保证     

土粒流运动图像模糊退化的恢复

分析了潜土逆转旋耕被抛土粒流运动图像模糊退化机理,依据土粒流运动图像的特点,针对不同的退化机理分别采用了不同的恢复方法。该文采用带最优窗的维纳滤波恢复方法,对土粒流运动模糊退化图像适当进行分区,确定了合适于各自图像区域的点扩展函数,获得了较为满意的恢复效果,为降低后续处理的难度和提高处理精度提供了可靠保证。     

运动模糊图像的Moore-Penrose逆法恢复

通过分析运动模糊图像的机理,建立了图像退化和恢复的数学模型,在此基础上采用了Moore＿Penrose逆求得最佳逼近解。此法整体性强,无误差的迭代累加,恢复图像的视觉质量好。     

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。     

基于高阶统计量含噪模糊图像的复原方法

基于高阶统计量,提出了一种对含噪模糊图像点扩散函数进行模糊辨识的方法,可以辨识非最小相位的模糊图像,并将其建成非最小相位MA模型,其中的参数用观测图像的高阶累积量来确定。仿真实验验证了其有效性。     

全局运动模糊恢复中仿真图像的修正

为了统一评价各种全局运动模糊恢复算法的性能,提出了产生运动模糊仿真图像的软件应该满足的几项要求,并根据运动模糊产生的机理,分析与修正了采用PhotoShop所生成的运动模糊仿真图像中的不合理部分．试验结果表明,这样生成的运动模糊仿真图像是可行的。     

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.     

含噪图象恢复方法的研究

提供了两种含噪图象的恢复算法：农点扫描法和模拟退火法。用这些算法对不同信噪比的图象进行恢复的结果表明：当信噪比较高时，采用逐点扫描法是快速，满意的。在低信噪比时，采用模拟退火法将比逐点扫描法得到更好的恢复效果。     

含噪图像模型及图像质量评价

图像在进行采集、转换和传输的过程中常常受到噪声影响而引起质量降低,因此需要进行降噪处理。本文对图像中的加性噪声的模型和特性进行了介绍和分析,并对常用的图像质量评价方法进行了介绍和展望。     

匀速直线运动模糊图像的恢复

利用对流方程研究匀速直线运动图像模糊现象 ,首先给出了一种水平方向匀速直线运动模糊图像的空间域恢复算法 ;并采用Hough变换来检测运动方向和位移 ,进一步导出了适用于任意方向运动模糊的图像恢复算法     

含噪图像的快速边缘检测算法

提出了一种在含噪图像中检测边缘的快速算法。通过分析噪声的导数与边缘的导数的分布特点,推导出了三类模板算子：差分算子、邻域积分算子和非极值抑制算子。差分算子用于突出边缘,邻域积分算子用于抑制噪声,非极值抑制算子用于提取准确的边缘点。与Canny算子的对比实验表明,在弱噪声下,检测结果两者相当;在强噪声下,结果优于Canny算子,并且计算量仅为Canny算子的40%。     

运动模糊的递推恢复方法

研究匀速直线运动模糊的恢复问题,提出了一种递推恢复方法．该方法通过建立简单的差分方程组,在最小范数意义下,给出了图像恢复问题的直接计算公式,具有计算量少、使用简便的特点     

基于NSCT的含噪图像边缘检测算法

为提高含噪图像的边缘提取性能,本文提出基于NSCT的含噪图像边缘检测算法。该算法先利用硬阈值方法去除各子带中的噪声信息,然后对得到的高频图像进行自适应阈值法处理得到高频边缘信息,利用对低频图像提取的低频边缘图像对高频边缘图像进行补偿,得到最终的边缘图像。实验结果表明提出算法在不同噪声密度下均能获得良好的边缘检测效果,验证了提出方法的有效性和优越性。     

含噪图像中动目标轮廓的实时提取

提出用模式和模式分布理论分析活动图像边界的特征以及硬件检测、提取动目标轮廓的方案．在５点处理窗口中，分别检测出当前帧内的水平轮廓和垂直轮廓，再和前一帧的图像轮廓进行异或操作，检测出活动图像轮廓．给出了软件模拟结果，详细论述了硬件设计原理和方法．该检测方法具有一定的抗噪能力、运算量小、速度快、可实时工作、成本低等优点．     

基于改进数学形态学的含噪图像边缘检测

针对传统的边缘检测算法对含噪图像的检测效果不理想,提出一种改进的数学形态学边缘检测算法。该算法首先采用多尺度双结构元素形态学进行滤波去噪,再利用改进的多尺度多结构元素形态学边缘检测算子进行图像边缘提取。实验表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,对含噪图像的边缘检测效果良好,提取的边缘清晰且平滑,边缘定位精度高。     

基于模糊遗传算法的内窥镜图像的恢复

针对内窥镜图像恢复的需求,结合模糊先验辩识算法和遗传寻优的思想给出了一种基于模糊遗传算法的图像恢复算法.该方法采用模糊特征矩阵表示图像,再通过模糊遗传寻优以获得最佳的图像恢复,从而为含有严重噪声、模糊性和不确定性的内窥镜图像恢复提供了一种新的途径,实验结果表明,该方法比其他恢复算法具有更好的效果.     

基于方向可调滤波器的含噪图像融合算法

提出了一种基于方向可调滤波器的图像消噪及融合算法,即使用方向可调滤波器及其Hilbert变换组成的正交滤波器组,分析两幅已配准源图的主要方向及局部方向能量,根据噪声点所具有的奇异性、无方向性,从而检测出图像噪声点,并运用局部中值滤波方法消噪;对于源图中的特征,采用局部方向能量作为权重进行加权融合。该方法提高信噪比约50％－80％,并能很好地保留和显著增强源图中的有用特征。