基于小波的迭代盲图像恢复新算法

针对迭代盲反卷积算法中解的唯一性和收敛性不确定问题,提出了基于小波的迭代盲图像恢复新算法.该算法用基于奇异值分解和压缩滤波方法对降质图像进行预处理,在初始化估计后对图像进行小波变换,用局部高斯模型刻画图像小波系数的概率分布,并作为先验约束加入到迭代算法中.仿真结果表明,新算法在保持图像边缘特性的基础上,峰值信噪比改进量比原算法增加约3 dB,对解的唯一性和收敛性也有一定改善.     

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.     

图像恢复盲解卷积之文献综述

本文对近20年图像恢复的相关算法做了综述,最后寻找一种更适合针对大气湍流造成的图像质量退化的图像进行复原的方法,在处理效果上更进一步,并且能针对多帧图像进行修复。     

差分进化算法应用于图像恢复

针对传统的图像恢复方法存在的缺陷和不足,提出了一种基于差分进化算法的图像恢复方法。该方法的思路是,利用差分进化算法简单、通用和鲁棒性强等优点提高求解效率,优化图像恢复效果。通过将差分进化算法应用于图像恢复,并把恢复后的图像与使用遗传算法恢复的图像进行对比分析,实验表明了差分进化算法的稳定性、图像的清晰性明显优于遗传算法,基于差分进化的图像恢复具有良好的性能和显著的效果,因此差分进化算法比遗传算法更适用于图像恢复问题。     

基于Matlab的图像复原算法的研究

图像在获取、传输和存储过程中由于受多种原因如模糊、失真、噪声等的影响,会造成图像质量的下降.在对目前有关数字图像复原技术的文献进行理解和综合的基础上,本文主要对EM算法、维纳(Wiener)滤波和NAS-RIF算法进行了探讨,同时对上述算法进行了仿真实现,并分析了实验的结果.     

遥感模糊降质图像的扩散恢复算法研究及实现

图像恢复是图像处理中非常重要的一个方面,其方法是通过相应的退化模型和算法,对退化降质或受到噪声污染的图像进行重建,恢复原来的图像。作者介绍了利用传导扩散及反扩散模型,对因物体运动、大气湍流的扰动,拍摄时的散焦等引起的模糊降质图像的恢复算法,并给出了Laplace算子离散方法以及实现程序,提出了图像恢复的递推、迭代模型,基本解决了图像“盲恢复处理”的问题。对所述算法进行了全面的图像恢复测试、比较,证明算法具有较大的适应范围,可应用于勘探、遥感、司法刑侦、无损探测等领域的图像恢复处理。     

新颖的内容自适应图像篡改检测与自恢复算法研究

针对在原始图像中嵌入大量的水印(认证水印和参考水印)容易造成图像失真的问题,提出嵌入少量参考水印的方法。为了减小图像失真,提出将少量的参考水印信息嵌入在原始图像的边缘、轮廓等区域的方法。在恢复篡改区域时,提出利用图像修复算法将篡改块匹配问题转化为非局部自相似图像块的最小化问题,复制攻击图像本身的相似信息来恢复篡改区域。实验结果表明,在水印容量为0.015 626的情况下,该算法得到嵌入水印后图像的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)均值超过60 dB,恢复图像的PSNR均值超过40 dB。     

改进的有参超分辨率图像盲恢复

改进了有参超分辨率图像盲恢复中的边界与正则处理以及模糊参数估计方法,用交替迭代优化来估计模糊参数和高分辨率图像,用Neumann边界图像模型和修改边界像素来避免边界错误,用近似重排系统矩阵的带结构矩阵,来构造求解高分辨率图像的预处理共轭梯度算法。人工退化图像序列上的实验结果表明了改进方法的有效性。     

一种改进粒子群优化的图像恢复算法

分析图像恢复算法现有的一些问题,提出一种改进PSO的图像恢复算法.结合图像恢复算法的特性,给出了适应度函数、搜索空间和算法参数的选取,提出了用邻居最优粒子的影响来加快收敛速度的PSO改进策略和随机开扰动窗口来缩小搜索范围的改进策略.     

由灰度图像重构曲面三维形状算法研究与实现

由物体表面的二维灰度图像重构其三维几何形状法(由明暗恢复形状法),其关键是寻求对应的数学物理模型稳定可靠的数值解法.首先利用变分原理,将一个非线性的双曲方程问题转化为一个泛函的极小化问题;然后应用有限差分思想和非线性最小二乘问题的高斯-牛顿法将泛函中的变量离散化和线性化;最后应用高斯-塞德尔迭代法形成了曲面各点的梯度值及高度值.对合成和实际图像的计算及数控仿形加工实验验证表明,该算法有效可行.     

基于PS O的航空遥感图像质量恢复算法

针对现有航空遥感图像恢复算法中出现的冗余伪像和颜色失真现象,提出一种基于PSO的航空遥感图像质量恢复算法.该算法通过有效的色彩平衡和饱和度调整、色彩还原以及基于粒子群优化(Particle Swarm Optimiza-tion,PSO)算法的对比度增强技术来恢复航空遥感图像的质量.实验结果表明:与其他现有质量恢复方法...     

基于位移Hermite分裂的图像恢复算法

针对传统图像恢复算法在反Hermite分量主导Hermite分量时, 难导出收敛分裂结果, 导致图像恢复效果较差的问题, 提出一种位移Hermite分裂的图像恢复算法. 先在矩阵分裂时引入位移参数定义准Hermite分裂, 再利用共轭梯度正规残差(CGNR)算法将定义分裂结果代入进行内迭代, 以此逼近每个外迭代, 每个外迭代则由系数矩阵的收敛分裂导出; 然后将导出的收敛分裂结果应用到图像恢复模型; 最后与广义最小误差方法、 广义预条件对称分裂方法进行对比实验. 实验结果表明, 该算法得到的迭代逼近结果更好, 所需的迭代次数和CPU时间明显减少, CPU占用时间仅0.25 s, 图像恢复效果较好.     

抗剪裁的盲图像水印算法

 提出一种基于频域的盲图像水印算法.该算法将水印序列排列成圆环状嵌入在图像频谱的中频位置,在图像遭到剪裁攻击后,通过对图像做一些处理,仍然可以正确检测水印,且不需要原图像的支持.该算法运算简单但效果良好,是一种非常具有实际意义的盲图像水印算法.     

基于GMM的EM分割算法在图像检索中的应用

大多数图像分割算法对于图像的分割结果比较详细,不适用于基于内容的图像检索,文中使用的EM算法可以将图像分割出一系列"有意义"的不同区域,更有利于图像检索。实验表明,此算法基本可以将图像中比较显著的区域分割出来,是一种适合图像检索的分割算法。     

一种基于统计均值和方差调制的图像盲水印算法

提出了一种基于统计均值和方差调制的嵌入可读水印的自适应盲水印算法，通过分析图像经离散小波变换后细节子带系数的特性，利用细节子带系数的均值和方差来自适应地调制图像经小波分解后细节子带的系数值，在满足水印不可感知的条件下尽可能地嵌入水印信息，实现了水印不可感知性和鲁棒性之间的折衷。同时，水印的提取无须求助于原图像，很好的实现了水印的盲检测。这里的水印是一幅有实际意义的二值图像。实验结果和攻击测试表明，提出的算法对JPEG／JPEG2000压缩、添加噪声、剪切、像素移位等多种攻击都有较强的鲁棒性。     

一种盲图像分离算法

提出了一种封闭式图像盲分离算法，用以解决当前盲图像处理问题．利用观测的混合图像二次特征函数二次导数矩阵与其对角分量和的二次导数矩阵联合近似对角化，估计未知的混合矩阵，进而用混合矩阵的逆阵与观测矩阵的乘积恢复原始图像，实现图像的盲分离．本算法无需数据存储和迭代，避免了采用高阶统计量的严重运算负担，分离效果显著，试验仿真结果验证了算法的有效性．     

保色彩图像恢复研究的进展

彩色图像的恢复是数字图像分析中的一个热点。在过去加年的时间里，国内外学者提出了多种图像恢复的算法，通过去噪、复原和修补处理，可以较好地实现恢复的目的。与此同时，对于噪声抑制、色彩恢复、精确分割和精细修补研究的滞后也影响着图像恢复技术的发展，是今后该领域研究需要解决的问题。     

基于极性的立体图像盲数字水印算法

针对平面图像水印算法不能很好地适用于立体图像的问题,在平面图像版权保护算法的基础上,提出一种新的立体图像盲数字水印算法,并进行了仿真研究.首先将立体图像分块并定义图像块的极性,然后基于左右图像块的极性与水印信息之间的关系嵌入水印:如果水印信息是零,则需要通过改变对应图像块的极性,使得两极性相反;反之则使两极性相同.在水印提取过程中,只要判断左右图像块极性的关系即可提取水印信息,实现了水印的盲提取.攻击实验结果表明该算法是可行的、有效的.     

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.