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.     

自适应估计模糊参数的最大后验概率超分辨率复原算法

为降低最大后验概率(MAP)超分辨率图像复原算法中模糊参数调整的复杂度,减少迭代运算量,提出了一种超分辨率复原新算法.先抽取一幅低分辨率图像作为参考图像,用其余低分辨率图像估计参考图像,通过训练模糊参数使估计的均方误差最小,自适应地估计最佳模糊参数.然后根据高分辨率图像和参考图像计算多项式之间的可类比性和估计误差变化的线性相关性,将训练结果直接用于超分辨率复原.复原时先利用最佳模糊参数将全部的低分辨率图像信息融合到高分辨率初始图像中,改进了复原运算的处理流程.相对于其他MAP复原算法,新算法不需要人工调整模糊参数,并且只需3次迭代即可获得稳定解,大大减少了迭代运算量.对真实图像序列的实验结果表明,新算法更好地保持了图像细节,复原图像的纹理更清晰.     

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.     

基于混合双立方法的MPMAP超分辨力图像插值处理算法

对超分辨力插值获得高分辨力图像的方法进行了研究,分析了通常的插值方法和超分辨力插值算法,并根据对MPMAP算法理论的研究提出了一种新的结合传统线性插值和MPMAP理论的插值算法.通过在初始高分辨力图像预处理和MPMAP迭代过程中分别运用双立方插值代替原成像过程的逆过程运算,相对于双线性插值算法可提高图像的峰值信噪比2 dB以上.结果表明,运用此算法对红外热图像进行处理,同样可以有效地提高峰值信噪比,并可获得很好的图像复原效果.     

改进的预处理共轭梯度图像复原算法

针对Tikhonov正则化的预处理共轭梯度图像复原算法中模糊图像取全零扩展矩阵的不足之处,研究了零边界条件下Tikhonov正则化的预处理共轭梯度算法. 提出了新的模糊图像的扩展矩阵,降低了原矩阵向量积的计算误差,修正了初始梯度的取值. 改进算法更符合真实的图像退化过程,有效提高了复原的图像质量. 实验结果表明:对于各种退化造成的模糊图像,与当前求解全变分正则化的IST、TwIST、SALSA算法比较,本文算法复原效果优于当前流行的图像复原算法.      

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.     

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.     

基于运动模糊图像的计算机复原技术研究

运动模糊图像复原是一种计算机图像复原技术,相对较为常见,广泛应用于在智能交通系统中。正由于运动模糊图像应用越来越普遍,该文重点分析研究了不同动态模糊图像复原技术方法,采用了最小二乘法和L-R两种不同算法对图像复原处理进行研究,同时,结合交通系统常见标志作为研究例子,利用MATLAB进行仿真实验,获取两种不同算法处理图像后的效果,对两种算法的仿真实验结果进行比较研究。通过仿真实验结果表明,L-R算法在交通道路指示牌中的复原处理效果优于最小二乘法,更适合于复原处理运动模糊图像。     

一种基于LMBP神经网络的图像复原方法

BP(Back-propagating)神经网络在图像处理中主要应用于模糊图像的复原,因为该算法在收敛速度上有一定的局限性,同时比较容易受局部极小值的影响.应用LMBP(LevenbergMarquardt BP)神经网络算法对模糊图像进行复原.这种算法实质上是提取了神经网络的GaussNewton法以及梯度下降法的优势,加速了算法收敛.实验结果表明,基于LMBP神经网络的图像复原方法对模糊图像的修复效果明显,且运行速度快.     

基于小波变换的图像超分辨率增强算法

视频图像超分辨率增强技术具有重要的研究价值。文章在研究和分析小波变换理论的基础上提出了一种基于小波变换的图像超分辨率增强算法,该算法充分利用小波多分辨率分解思想,体现图像分辨率降低的自然过程;通过估计高分辨率小波系数,经插值逆变换可得到重构的高分辨率图像。实验结果证明该算法克服了传统的插值方法致使图像高频部分损失、细节被模糊的缺点,是超分辨率图像处理的一种行之有效的途径,具有一定的实用价值。     

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。     

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.     

基于非均衡系数小波变换的插值算法研究

为了在不改变系统硬件的条件下获得高分辨率的图像,对双线性等传统插值方法和小波插值方法进行了分析,提出基于非均衡系数匹配的小波插值算法,通过对小波插值的各个高频子图进行降幅,并配合不同的幅度系数,获得了高分辨率插值图像.试验结果证明:这种方法运算量小、计算速度快、能提高插值复原图像的效果,应用于热图像同样有效.试验中峰值信噪比相对于双线性插值法提高0.5 dB以上.     

基于Contourlet的改进加权抛物线插值图像超分辨率算法

为了尽可能地保持图像的基本信息,提高图像的视觉效果和空间分辨率,提出一种基于Contourlet的改进加权抛物线插值算法.该算法增加加权抛物线插值的误差补偿项,利用Sobel算子设定插值点的边缘方向,得到初始放大图像.利用Contourlet提取高频成份,原始图像幅值增强充当低频部分,再经过Contourlet逆变换得到高分辨率图像.实验结果表明,相对于传统的图像放大算法,该算法考虑了全局相关性,得到了更加清晰的边缘信息.     

基于B-Spline插值的自适应去噪方法

为了提高在高水平噪声下的去噪效果,提出了一种适合对受随机冲击噪声污染图像重建的两步去噪方法。利用图像的全局和局部信息来定位被噪声污染的像素,对被噪声污染像素利用基于B-Sp line插值的方法来进行重建,并且根据被污染像素周围像素的污染情况自适应地调整对其的加权因子。实验结果表明:通过B-Sp line插值来恢复被噪声污染像素的方法,对污染噪声的水平具有很好的鲁棒性,特别是在噪声水平高于50%的情况下,重建图像的峰值信噪比PSNR比传统方法平均可以提高2~3 dB。     

提高超声C扫描图像分辨率的插值方法研究

根据超声C扫描成像原理,分析了采样间隔对超声C扫描图像分辨率的影响.采用一种基于局部协方差特征的边缘自适应图像插值方法来提高C扫描图像的分辨率,同时将图像局部均方差作为边缘特征判据,使算法得到了简化.该方法根据低分辨率图像的局部协方差估计出高分辨率图像的插值加权系数,能够在放大图像的同时保留图像的边缘特征.试验结果表明,基于局部协方差特征的图像插值方法明显提高了C扫描图像分辨率,并且减小了边缘模糊效应,因此降低了采样间隔对图像分辨率的影响,提高了图像中缺陷分布评价结果的准确性.     

Image Restoration After Pixel Binning in Image Sensors

A method was developed to restore degraded images to some extent after the pixel binning process in image sensors to improve the resolution. A pixel binning model was used to approximate the original un-binned image. Then, the least squares error criterion was used as a constraint to reconstruct the restored pixel values from the binning model. The technique achieves about a one-decibel increase in the peak signal-to-noise ratio compared with the original estimated image. The technique has good detail preservation performance as well as low computation load. Thus, this restoration technique provides valuable improvements in practical, real time image processing.     

基于快速残差插值和卷积神经网络的去马赛克算法

针对传统插值法存在的图像细节不能很好恢复的不足,利用卷积神经网络作为残差插值法的后处理操作,提出了一种基于残差插值和卷积神经网络的去马赛克算法。方法分为初始去马赛克和细节恢复后处理两部分。先用改进的基于梯度的快速残差插值法实现初步去马赛克插值,并针对恢复图像中包含了彩色伪影,细节丢失等问题,再使用深度残差网络学习恢复图像与理想全彩色图像之间的映射,实现后处理。在Kodak数据集和IMAX数据集上的实验结果表明,该方法结果在主观视觉特性和客观评价指标两方面相较于传统方法都有明显改进。