一种运动模糊图像的盲复原方法

当摄像设备与拍摄目标之间存在相对速度时,拍摄出的图像中通常会存在运动模糊的问题。针对模糊参数未知的情况,本文提出一种新的盲复原方法,该方法通过频域处理与Hough变换估算点扩散函数（PSF）的方向,利用自相关的方法估算PSF的尺度,最后通过雏纳滤波还原图像。实验证明,该方法在一定范围内,能够有效的消除运动模糊造成的图像质量下降。     

数字图像去噪盲复原算法改进研究

随着多媒体和计算机技术的迅速发展,数字图像处理技术得到了越来越广泛的应用.重点研究了具有非负和有限支持域的递归逆滤波器的盲图像复原算法(即NAS-RIF算法),并在此基础上研究了一种通过高阶统计量HOS去除噪声的方法,同时在算法的迭代过程中采用图像分割技术进一步精确图像的目标支持域.最后对所提出的方法进行了仿真,取得了...     

基于遗传算法和模糊控制的图像盲复原方法

针对空间移变降质的点扩散函数类型未知且加性噪声严重的情况,提出一种基于遗传算法和模糊控制的盲复原方法.算法采用三角形网格划分子图像块,通过标准遗传算法和微种群遗传算法交替进化的方式分别估计点扩散函数及其对应的子图像块,并在标准遗传算法每一代进化结束时利用参数模型对估计的最佳点扩散函数进行基于模糊控制的修正,而在微种群遗传算法每次迭代后对最佳子图像块进行基于直方图统计的修正.实验结果表明,与点扩散函数已知且不含修正步骤的恢复算法相比,该算法具有更好的的复原效果.     

一种新的基于倒谱法和Richardson-Lucy算法的运动图像盲复原方法

运动图像的盲复原,一直是图像处理领域的难点,本文根据运动模糊图像特点,提出了一种鲁棒、高效保留图像细节和纹理特征的图像盲复原算法.在图像的复原过程中运用了基于最大似然函数的Richardson-Lucy滤波方法只需知道模糊类型,不需要其它任何先验知识,就能做到有效复原,适用范围广,能对线性匀速运动类型的模糊、振动模糊、旋转模糊都有效,鲁棒性好,抗噪能力强.     

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。     

基于多小波去噪的NAS-RIF图像盲复原算法

采用多小波技术对模糊图像进行了去噪,再应用NAS-RIF图像盲复原算法对去噪后图像进行复原.如此算法在抑制了噪声的放大,提高了退化图像的信噪比,保护退化图像的边缘特征和提高退化图像的视觉效果上均有所改善.实验结果表明,改进后的算法具有更好的抗噪性能和复原效果.     

航拍图像暗通道先验去雾算法速度改进

针对暗通道先验去雾算法复杂程度较高,利用引导滤波精细化大气透射率图层时间较长的问题,提出一种用中值滤波精细化透射率图层的算法改进航拍图像去雾速度.改进算法定义了一种算法简单且具有边缘保护效果、与滤波窗口无关、时间复杂度为O(1)的中值滤波器,对云雾均匀的输入图像,用中值滤波较好地模糊了计算暗通道图层而产生的块状处理结果...     

显著边缘直接引导的动态模糊图像盲复原方法

针对主动视觉中运动载体和云台抖动导致图像模糊的问题,提出一种显著边缘直接引导的动态模糊图像盲复原方法。为了克服经典 Canny 算子只能对边缘进行标注的缺陷,设计了图像边缘搜索-增强算法,并基于此提出了仅依据图像中显著边缘邻域完成点扩散函数优化估计的方法;为解决传统残差图像方法不能适应预测图像错位的问题,提出图像解模糊的递归残差修正算法来抑制复原图像波动;设计了图像复原的分层迭代处理流程,保证模糊图像复原的可靠性和精度。理想光照条件下的仿真表明,算法能准确恢复模糊图像的边缘,同时抑制复原图像中的波动。非理想光照条件下的仿真也验证了算法对环境有良好的适应性,具有较高的实际应用价值。     

基于清晰度评价的水下退化图像盲复原

针对水下图像信噪比低、图像模糊的特点,开发了一种基于图像清晰度评价的水下图像盲复原算法.在分析水下图像特点的基础上,选取带参数的点扩展函数,结合Lucy-Richardson算法对图像进行复原并获得随参数变化的系列复原图像,进而以最高清晰度为评价指标,确定最优复原效果和参数,获得最高清晰度复原图像.实验证明,该算法获得了比较理想的复原效果.     

基于暗通道先验理论的图像去雾算法改进

提出了一种基于迭代的自适应图像去雾算法,该算法是在基于暗通道先验理论的去雾算法基础上增加了常数c补偿,为了保护边缘信息滤波时采取了双边滤波算法,最后将大气光及透射率当成一个整体并结合峰值信噪比构造了优化条件的迭代算法,实现了自适应图像去雾.模拟实验结果与多种评价性能参数的计算结果都表明,本文的改进算法不仅提高了去雾后图...     

基于改进暗通道先验的沙尘图像清晰化算法

针对户外成像设备获取的沙尘图像存在色调偏黄、色彩不丰富及清晰度较低等问题,提出一种基于改进暗通道先验的沙尘图像清晰化算法.对图像偏色的问题,首先对高斯模型进行改进,采取自适应归一化方法调整图像暗部像素,并加权融合基于灰度世界的颜色校正方法,从而去除色偏影响;然后利用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法进行色彩恢复;对处理后存在的薄雾影响,基于暗通道先验方法重新选取大气光值,并对暗部像素进行亮度补偿;最后针对图像饱和度不足和对比度低的问题,将图像映射到HSI空间,分别利用自适应调整函数和改进双伽马校正算法进行提升.实验结果表明,该方法不仅能有效校正色偏,更好提升图像对比度及清晰度,且对图像色彩丰富度提升效果明显,可提高户外成像设备的图像质量.     

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。     

基于暗通道先验的图像去雾改进算法

为了改进常规暗通道先验的图像去雾算法中,因大气光值求取不准确引起的复原图像色偏现象,在分析有雾图像天空区域灰度均值和方差特征基础上,提出一种基于二分搜索的大气光值估计算法,获得更为合理的大气光值;针对有雾图像边缘位置暗通道值计算偏差产生的复原图像光晕效应问题,依据最小值图和暗通道图的灰度值差,获取自适应阈值,根据阈值确定图像中景深变化剧烈的边缘位置,从而对边缘位置的暗通道值进行修正。测试结果表明,该方法能够有效去除复原图像中的光晕效应,改善色偏现象,提高图像对比度,以及保留图像中更多的细节信息。     

基于联合规整化约束的图像盲复原

在图像复原研究中加入合适的规整化约束能够有效地提高复原效果。目前普遍将空域上的梯度稀疏性或小波域上的系数稀疏性作为规整化项,但二者并未同时使用。本文提出了对图像采用一种新的空域局部阈值处理和小波域处理的联合规整化复原算法。本算法结合了二者的优点,能够更加充分地利用图像特征信息。实验结果表明,本方法得到的结果有较好的图像质量和较高的算法鲁棒性,能更有效地抑制噪声和伪迹。     

基于改进的暗通道先验去雾辅助导航算法

经典的去雾算法无法满足车道线检测的实时性和准确性要求,因此提出一种改进暗通道与边缘检测融合的雾天车道线识别算法。首先对有雾图像进行对比度增强处理,突出边缘、颜色等有效信息,基于道路先验信息对图像进行感兴趣区域处理,利用暗通道先验算法对静态约束图像进行去雾操作,并通过双边滤波器细化透射率图,得到清晰的去雾图像;然后引入动态约束理念,提取车道线可能存在的区域,借助Sobel算子检测动态约束后的车道线区域,提取车道线边缘点;最后利用Hough变换进行准确的车道线拟合。实验表明,改进的去雾算法得到的图像清晰度与对比度更高,满足了车道线检测的准确性与实时性要求;去雾及车道线检测算法平均处理时间为297. 305 ms,满足无人驾驶时间要求。     

基于暗通道先验的快速图像去雾算法

探讨了暗通道先验去雾算法的原理,针对暗通道先验去雾算法时间复杂度太大的缺点,提出用快速有效的巴特沃兹低通滤波器代替复杂的软抠图方法实现对透射率的平滑与细化;针对暗原色图像在景深交界处存在白边现象采用求区域最大值法加以修正;并给出了自适应的求解全局大气光算法.实验结果表明,改进的暗通道去雾算法在获得满意的图像去雾效果的同时能大大提高图像去雾算法的速度,能满足工程上的实时应用要求.     

基于改进加权融合暗通道算法的图像去雾研究

针对雾天情况下拍摄图像不清晰的问题,提出了一种改进的加权融合暗通道图像去雾算法。为实现图像降噪和保边的效果,利用直方图均衡化和双边滤波的方法对暗通道图像进行处理,同时通过对透射率权值和大气光值进行改进,并加权融合单尺度Retinex算法,使去雾后的图像更加贴合实际场景下的无雾图像。试验结果显示,本算法能有效地还原图像的清晰度和色彩,并且在颜色偏暗的雾化图像上去雾效果更佳。与暗通道去雾算法、单尺度Retinex算法及暗通道融合图像增强的去雾算法相比较,本算法在主观评价和定量评价上具有明显的去雾优势,因此本算法具有更强的鲁棒性,可以广泛应用于交通监控、目标检测和追踪等领域。     

基于暗通道先验的快速图像去雾

为提高雾天降质图像的清晰度,基于暗通道先验提出单幅图像去雾的快速算法;其主要思想是摒弃复杂的软抠像方法,通过引入多分辨率处理,并结合最小滤波和联合双边滤波,对利用暗通道先验估计得到的透射图进行细化处理。针对天空区域暗通道先验失效引起色偏的问题,结合天空的特征先验和概率分布特征,识别出图像中的天空部分;并依据天空亮度来自适应调整透射率下限值。仿真表明:在保持良好去雾能力的同时,极大地降低了计算复杂度,满足一般工程的实时性要求。     

改进暗通道先验的雾霾天图像复原算法

为解决暗通道先验在雾霾天图像复原过程中存在的不足,提出了一种改进的快速算法,即采用自适应邻域求取原图像的暗通道,解决了固定邻域在局部区域的错误估计问题;结合极大值滤波与双边滤波计算透射率,有效降低了运算量和运行时间;最后利用区域像素的平均值替代单个最大值,获取更加准确的空气光亮度,从而使改进算法对雾霾去除的视觉效果更加...     

基于暗通道先验改进的自动色彩均衡算法

针对自动色彩均衡算法在处理色彩丰富度低的低色温图像造成的色温偏高问题,提出了一种基于暗通道先验改进的自动色彩均衡算法。该算法首先对原始图像利用暗通道先验算法及导向滤波进行预处理得到精细透射率图像,然后按照阈值范围提取有效范围点区域得到二值图像,进而求得色温增益因子,最后对自动色彩均衡算法中的色彩域/空域步骤进行优化,完成图像的色温校正。实验结果表明,该算法有效解决了自动色彩均衡算法产生的图像偏色问题,具有良好的色温校正效果。