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.     

单画幅欠采样图像复原中的插值作用

采用直接复原方法和插值复原方法对单幅欠采样低分辨率模糊图像进行复原实验,以考察线性插值在图像复原中的作用.直接复原法是对采集到的欠采样低分辨率模糊图像直接用最大似然图像复原算法进行复原,不作任何预处理.插值复原法是先对图像进行插值预处理,增加像素数,提高图像采样分辨率,然后再用最大似然图像复原算法进行图像复原.结果是直接复原方法和插值复原方法对欠采样模糊图像的复原,效果相同,主观视觉和评价数据十分接近.这说明通常用于单画幅欠采样模糊图像复原预处理的线性插值没有起到提高复原效果的作用.     

结合卷积与转置卷积特征的模糊车牌复原方法

深度学习算法在图像去噪领域已经得到了很好的效果;但目前对于深度学习算法在模糊图像复原领域的研究没有更深入的研究。直接应用图像去噪的方法对模糊车牌进行复原实际上可行的,但会产生复原图像细节缺失,时间代价高的缺点。针对这些问题,吸取去噪方法的优点,提出将原始图像信息与转置卷积复原后的图像信息相结合的方法,重新构建了图像复原网络结构;并根据图像特点自定了损失函数。实验通过与已有的方法进行对比说明,提出的复原方法在复原车牌图像质量上和复原效率上都有很好的表现;同时对模糊运动角度与不同噪声具有健壮性;而模糊运动像素越大的图片,复原图像的质量也会下降。     

基于数字图像处理中的复原技术在教务综合管理系统的应用

利用数字图像处理中的改进的Wiener滤波图像复原原理,来对模糊图像进行复原.此算法避免了一般复原算法中的迭代运算过程,减少运算时间,在教务综合管理信息系统中对学生的模糊相片进行复原取到满意效果.     

基于峰值信噪比评价的运动模糊方向与长度识别

对于任意运动模糊方向和长度的模糊图像复原的关键在于点扩展函数的准确性,点扩展函数的精度由模糊方向和长度决定．本文首先基于Hough变换在模糊图像频谱上对运动方向和长度进行初次识别,然后在以初次识别结果为中心的一个较小邻域内基于维纳滤波进行复原,得到一系列随模糊长度和方向变化的复原图像,以复原图像和模糊图像的峰值信噪比为评价指标,取最大信噪比值的图像为最佳复原图像,其对应长度和方向为最终识别值．仿真实验表明,本文识别结果精度非常高,复原效果较为理想,算法原理较为简单实用,模糊方向绝对误差不超过1°,模糊长度绝对误差不超过1像素．     

基于点扩散的运动模糊图像复原研究

在获取图像时,目标和摄像机之间可能会产生相对运动,往往造成图像的模糊,运行模糊图像复原技术可以消除图像模糊.在图像退化先验知识已知的情况下,针对运动造成的图像模糊的性质,找出前后两种图像状态的关联,进而研究造成匀速模糊图像的退化原因和复原方法,最终得出数学模型,并利用VC++编程实现图像的模拟运动模糊及实现模糊图像复原.     

图像复原的边界振铃效应抑制算法

针对散焦模糊图像复原后普遍存在的边界振铃问题,提出了一种基于边界加窗的图像复原算法.首先根据图像的模糊半径和图像大小确定窗口宽度,其次利用余弦函数对模糊图像进行扩展,扩展的宽度即为窗口宽度,再利用标准维纳滤波器复原加窗的模糊图像,最后对复原后图像截取原图大小.实验结果表明,提出的算法可以有效地抑制图像边界振铃,提高复原图像质量.     

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。     

基于Gabor的维纳滤波去模糊

数字图像复原旨在由降质图像重建清晰图像,运动模糊是最常见的降质模式,模糊参数的正确估计是去模糊的前提.文章提出了新的运动模糊角度估计方法,该方法基于Gabor滤波的角度估计,运动模糊尺度采用自相关函数算法求解,进而采用Wiener滤波进行图像复原.对一系列模糊图像进行测试,结果表明,该方法比现有的方法具有视觉上的优越性.     

运动模糊图像复原技术研究

运动模糊图像复原的关键是运动模糊参数的估计,根据模具保护设备中运动模糊图像的特点,利用Roberts边缘检测算子,提出一种图像清晰度评价函数,从而估计出模糊图像运动方向和尺度。再利用维纳滤波恢复退化图像,然后利用中值滤波去除图像噪声,从而完成对运动模糊图像的复原工作。     

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.     

三维形状的评估和图像复原——利用散焦和运动模糊

模糊图像复原是图像处理的一大难题，特别是对散焦模糊、运动模糊图像的复原，难度更大，其原因在于这类图像模糊的成因复杂，图像的损伤较大。     

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.     

基于数字图像处理中的复原技术在教务综合管理系统的应用

利用数字图像处理中的改进的Wiener滤波图像复原原理,来对模糊图像进行复原。此算法避免了一般复原算法中的迭代运算过程,减少运算时间,在教务综合管理信息系统中对学生的模糊相片进行复原取到满意效果。     

基于数字图像处理中的复原技术在教务综合管理系统的应用

利用数字图像处理中的改进的Wiener滤波图像复原原理，来对模糊图像进行复原。此算法避免了一般复原算法中的迭代运算过程，减少运算时间，在教务综合管理信息系统中对学生的模糊相片进行复原取到满意效果。     

基于l_1正则化的匀速运动模糊图像复原

匀速运动模糊作为运动模糊中最基本的模式,在图像复原中一直都倍受关注,其研究成果被广泛应用于其他图像复原以及图像处理中.将图像稀疏表示的思想引入匀速运动模糊图像复原中,提出一种基于l1正则化的复原算法,并利用基追踪算法有效地求解l1正则化的线性规划问题.由于l1在异常值下表现稳健,使得算法对较宽模糊范围下的匀速运动模糊图像都有稳定良好的恢复效果.为了验证算法效果,对该算法与现有算法进行了大量的对比实验,实测结果表明,该算法能准确恢复图像,且有效抑制振铃效应.     

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.     

基于盲解卷积算法的运动模糊图像复原

在经典的图像复原中,点扩散函数（PSF）是已知的,但是在很多时候PSF都难以确定,不得不在只知道图像系统部分信息甚至没有任何信息的情况下估计PSF和真实图像,这一过程称为图像的盲复原。本文利用MATLAB软件对运动模糊图像进行了图像盲复原,结果证明该方法能有效还原运动模糊图像。     

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.      

Lucy-Richardson与维纳滤波算法比较分析

图像复原在数字图像处理中有着非常重要的研究意义,目的在于去除图像中的噪声而不会丢失图像的细节信息,而图像模糊以及噪声同样是造成图像不清晰原因之一。实验通过对图像加入高斯噪声和运动模糊的先后次序不同,对Lucy-Richardson复原和维纳滤波复原算法进行比较,同时对加入噪声和模糊函数相同参数与顺序2种算法进行500次仿真实验。实验结果表明:当图像加入模糊函数再加入高斯噪声时,维纳滤波算法优于L-R算法,且在L-R算法迭代次数不断增加过程中,图像清晰度越来越差。当先对图像加入高斯噪声再加入模糊函数时,L-R算法复原效果比维纳滤波算法好;同时迭代次数的增加,L-R算法图像复原效果更好,PSNR更高。