模糊图象的计算机复原

分析了由于匀速直线运动使图象模糊的机理,并通过对模糊图象频谱的实部和虚部进行不变号和变号的统计,测出模糊长度L,最后给出了使模糊图象予以复原的实现结果.     

多通道图象复原

多通道图象复原提供了通道闯包括通道内部的开发的相关性的可能性，利用外加的数据，多通道图象复原能够产生超过合成通道分别复原的更显著的效果，多通道图象复原的目的是利用原图象的通道间的关联性达到噪声抑制的目的。     

图象复原的最佳准则

本文详细地论述了统计复原的各种最佳准则，这些准则曾广泛地应用于线性或非线性图象复原方法中，指出了最大信息法(MI)更适合复原天文图象。在图象复原领域内，引入了三种新的图象复原准则——最大图象信息法(MII)、最小视觉差法(MPMSE)和最小检测概率均方差法(MDP-MSE)．前者基于模糊集原理，后两者基于人眼视觉特性。着重讨论一了基于检测概率的复原准则(MDP—MSE)、最大信息复原准则(MI)．     

精确复原退化图象的连续Hopfield网络研究

提出一种改进的全并行自反馈连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络和于图象复原。理论分析表明，该改进的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型能使网络能量更精确地收敛到全局极小，从而提高复原图象的质量。对该网络复原匀速直线运动模糊图象的结果与Ｐａｉｌ方法得到的复原图象进行了比较，发现该方法得到和复原图象信噪比提高显著，目视效果更佳。     

神经网络在图象复原中的应用

介绍了传统图象复原方法的一些缺陷和神经网络的优良特性，讨论了神经网络在图象复原中的应用，并对基于Hopfield神经网络和多层感知器的两类图象复原方法进行了较深入的探索。     

畸变染色体的自动计数

描述了一个畸变染色体自动计数系统，阐述了畸变染色体的识别计数过程、分析了取得的实验结果。     

人类显带染色体的图象分割的研究

染色体图象分割是染色体图象分析与识别的重要内容之一。文中提出了关于一场景多个人类显带染色体的自动分割算法ｍｏｓｇｔｅｔ，该算法充分考虑了每个视野中分割目标（染色体）的数量大以及人类显带染色体被明暗交迭的带纹分割为若干不连续的片段等特点，自动调整分割阈值，既保证了完整地分割单条显带染色体，又能快速分割出一幅图象中９６％～１００％的染色体。该分割算法被有效地运用在自行开发的人类显带染色体的图象分析与识别系统中。     

一种基于断层积分求逆的目标复原方法

把ＣＴ成像机理引和三维目标重构，提出了基于断层积分求逆的目标复原方法。真实ＣＴ图象实验结果表明，该方法明显地优于传统的三维重建方法，可以较厚的断层条件下实现三维目标的准确复原，具有重要的理论意义和应用价值。     

基于神经网络分类的自适应图象编码

介绍一种对图象特征系数进行分类的自适应图象压缩编码算法。利用子图象ＤＣＴ系数间的相关性，使用神经网络的方法对ＤＣＴ系数矩阵进行分类对具有相近频率分布的变换系数矩阵进行聚类，使得各频率分量的方差减小，并提出了自适应的比特分配算法。实验表明在相同的压缩比情况下，该图象编码算法较其他方法有明显的提高。     

图象预处理技术在图象分析中的应用

简述了图象分析仪中常用图象预处理技术的原理,报道了在使用Q-900图象分析仪测量金属材料及生物样品时所用的一些图象预处理方法及结果,并对所得结果进行了讨论。     

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.     

一种雾天彩色图像复原快速方法研究

暗通道优先法则在处理自然雾天图像方面取得了非常好的效果,但是该方法需要消耗大量的存储和计算时间。提出了一种改进的雾天彩色图像增强快速方法。首先,根据雾天图像模型和先验知识,计算雾天图像的暗通道先验值;并估算初始透射率图像和大气光。然后利用数学形态学方法对初始透射率图像进行处理得到优化的透射率图;并根据这个优化透射率图、大气光和原始雾天图像计算去雾图像。最后利用gama校正获得最终的彩色增强图像。仿真实验结果表明本文提出的方法能较好地对雾天彩色图像进行去雾处理,且计算速度较快。相比于基于暗原色先验的单一图像去雾方法,图像尺寸越大,该方法的计算效率越高,计算时间优势越明显。     

一种改进的图像恢复遗传算法

遗传算法作为一种高度并行、随机、自适应搜索算法,比其他传统的搜索算法在全局搜索时更有效.但利用简单遗传算法进行图像恢复时,存在严重"过早收敛"的问题,使得图像恢复质量不理想.设计了一种新的二维染色体编码方法,并与模拟退火算法相结合,实验结果表明,该方法能较好克服"过早收敛"现象,对提高退化图像恢复质量有较好效果.     

模糊遥感图像总变分优化恢复方法

 针对遥感图像在成像与传输过程中的退化而导致的图像模糊与噪声干扰,提出了一种基于调制传递函数（MTF）估算与总变分优化的图像恢复方法。通过分析调制传递函数曲线的幅频特性,阐释了基于MTF的遥感图像恢复机制,为抑制噪声干扰和扩大适用范围而采用了一种新的MTF曲线分段逼近策略,并以实验结果验证了该方法较之常规模型的优越性。进而,针对噪声条件下模糊遥感图像的恢复问题,采用改进的快速总变分优化方法实现了对强噪声模糊遥感图像的有效恢复。实验结果表明,本文提出的恢复方法能够在有效抑制噪声的同时更好地保留图像细节和纹理信息,为强噪声干扰模糊遥感图像的恢复处理提供了高效的解决方法。     

基于局部自适应约束的图像恢复模型

针对基于自适应Lp范数的图像恢复(adaptiveLpnorm based image restoration,ALPIR)模型在恢复图像时引入"阶梯"效应的问题,提出了一个基于局部自适应约束的图像恢复模型."阶梯"效应的产生与ALPIR模型的Lp范数自适应方案性能密切相关;在新模型中,依据人类视觉感知特性,采用图像方向信息测度和局部方差表征图像的边缘特征,利用可见度函数构建了一个新的自适应方案确定Lp范数.实验结果表明,新模型在恢复图像的同时很好地保持了图像的边缘细节,有效地抑制了"阶梯"效应,综合性能优于ALPIR模型.     

用于图象复原的离散L-曲线自适应算法

描述了一种自适应的离散L-曲线正则参数的计算方法,正则化方法为截断奇异值分解法.该算法不需要预置参数,能够滤除L-曲线上的局部特征,略掉局部拐点,确保了解的收敛.在不同的噪声背景下以及不同尺度下我们进行了数值测试,并将测试结果与最优正则解进行对比分析.实验表明,该算法对图像的复原效果、可靠性和稳定性要优于传统的算法.     

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．     

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。     

频域约束的红-黑小波变换图像复原算法

提出一种频域约束的红-黑小波变换图像复原新算法.该算法引入频域约束因子,对不同频率的部分系数给予不同程度的约束,保证了对有色噪声的压制效果,保留了图像细节信息.利用频域约束的红-黑小波变换提取图像信息,消除了有色噪声和振铃效应,实现了降质图像复原.运用含噪退化的图像进行了实验.结果表明,该方法与维纳滤波、等功率谱方法相比,信噪比RSN及信噪比提高R′SN两个参数均提高了3倍.     

一种雾天退化场景快速复原方法

针对雾天条件下图像退化的问题,提出一种新的场景复原方法.首先,结合大气散射模型与光学反射成像的特性,对大气耗散函数提出物理约束条件,利用双边滤波的边缘保持特性得到大气耗散函数的初始估计.然后,引入局部均值与局部标准差近似估计图像对比度,从而降低对比度较强的部分区域的雾浓度估计来获取更加准确的大气耗散函数.最后,求解雾图成像方程,恢复理想光照条件下的辐射强度.实验结果表明:该方法对图像的细节和颜色恢复非常有效,并能有效克服边缘残雾现象以及颜色过饱和等不足.