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。     

Single foggy image restoration based on spatial correlation analysis of dark channel prior

Focusing on the degradation of foggy images, a restora- tion approach from a single image based on spatial correlation of dark channel prior is proposed. Firstly, the transmission of each pixel is estimated by the spatial correlation of dark channel prior. Secondly, a degradation model is utilized to restore the foggy image. Thirdly, the final recovered image, with enhanced contrast, is obtained by performing a post-processing technique based on just-noticeable difference. Experimental results demonstrate that the information of a foggy image can be recovered perfectly by the proposed method, even in the case of the abrupt depth changing scene.     

分数傅立叶变换在图像处理中应用的研究展望

在综述国外及国内相关文献的基础上,总结分数傅立叶变换在各个领域的广泛应用,对分数傅立叶变换在图像处理中的应用前景作出展望。     

梯度直方图约束的多尺度块先验模型

块先验模型在图像复原领域取得了较大的成功,但其整体模型强制局部性的缺点,易出现局部伪影、视觉观感较差的问题,提出一种新的集成多尺度块先验和梯度直方图先验的图像复原方法.对原始图像实施滤波和下采样以保持尺度不变性,在多尺度上施加同一局部块模型,即保持块低维模型的简单性,又在图像较大区域实施非局部性;将梯度直方图全局统计先验加入正则约束中,利用Wasserstein距离对复原图像与参考直方图的相似性进行度量.借助半二次分裂和最优传递理论,求解所提出的模型.通过在图像去噪和去模糊实验,相比传统方法无论在客观质量评价还是视觉观感上都更有优势,验证了方法的有效性.     

一种遥感图像振动模糊复原方法

针对如何消除和减轻载体不规则角振动带来的成像质量退化,提出了一种全新的在轨遥感图像抖动模糊复原方法.该方法根据星敏感器或者其他载荷拍摄的星图或星空背景自适应估计载体的振动点扩展函数(PSF),然后将该点扩展函数映射到遥感图像,最后应用Richardson-Lucy(RL)复原方法消除和减轻抖动模糊,以提高成像的分辨率和峰值信噪比(PSNR).仿真实验表明:该方法避免了传统复原方法PSF难以估计的问题,有效提高了遥感图像复原的精度和鲁棒性.     

运动图像模糊度参数的估计

图像复原技术主要利用模糊函数模糊函数中最重要的参数是模糊度参数．模糊图像的模糊度内的像素点存在相关性,利用其相关性估计模糊度参数,从而确定匀速直线运动模糊的模糊函数,再利用维纳滤波技术复原图像．     

水下退化图像处理方法

针对水下图像退化现象严重、有效信息提取困难等问题,提出了水下退化图像处理方法.该方法通过分析水下图像退化过程,提出了基于大气湍流模型获取水下图像退化函数的方法,并利用频域滤波完成了退化图像的复原工作;进而将人工鱼群优化算法与图像二维Abutaleb熵信息相结合,利用一种二维最大熵阈值分割算法进行图像有意义区域分割.由于人工鱼群算法不需要了解问题的特殊信息,只进行问题优劣比较,使得该算法自适应性和收敛速度得到大幅提升.水池实验结果表明:该方法明显改善水下退化图像模糊度高、对比度低的问题,具有较优的分割效果,处理过程时间较短,具有一定的实用性.     

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。     

结合天空分割修正的快速去雾方法

针对目前去雾算法对高亮天空区域处理不理想,以及去雾后的图像整体视觉效果较差的问题,提出一种结合天空区域分割修正的快速雾天图像复原方法.首先,对输入图像进行白平衡处理;其次,根据大气散射物理特性和光学成像特性对大气耗散函数做初始估计,判断是否存在天空区域,若存在天空区域,结合对比度增强调整,Otsu算法(大津法)分割出天空区域,修正天空区域的大气耗散函数;最后,由大气散射模型得到复原图像,并对复原图像做亮度调整.实验结果表明:该算法具有较强的场景适应能力,能很好地处理天空区域;复原图像具有较好视觉效果,而且执行速度更快.     

运动模糊图像的PSF参数估计方法的改进

运动模糊图像的恢复就是利用关于动力模糊退化的先验知识来重建原图像,其中准确估计点扩散函数（PSF）参数是决定图像恢复效果的前提条件。本文主要研究运动模糊图像PSF参数的估计方法。针对基于霍夫变换的运动模糊角度估计法进行改进,增加了平滑滤波、频谱优化等预处理步骤,并且结合改进后的灰度估计运动模糊距离。通过实验仿真,本文改进的算法与R．Lokhande提出的算法相比,无论是模糊距离还是模糊角度的识别都得到了提高。