维纳滤波在图像去卷积上的应用

利用维纳滤波运算,可以复原受到点扩散函数影响的图像。本文中,我们讨论点扩散函数已知、噪声未知时的图像去卷积问题。通过估计高频噪声的平均功率,可以估计噪声的平均分量,进而通过常规的维纳滤波方式可以对图像进行复原。     

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.      

基于小波包分析的三维宽场显微图像复原方法

提出了基于小波包分析的三维宽场显微图像复原新方法.分析了小波包分析在信号去噪中所具有灵活精确的局部解析能力;简述了具有较强超分辨复原能力的最大似然法(PML法).采用小波包分析进行去噪预处理,再用PML算法对三维图像进行复原.实验结果表明,三维宽场显微图像散焦信息的干扰得到有效排除,噪声得到有效抑制,信噪比得到明显改善,图像复原获得了较好的效果.     

基于倒谱分析的运动模糊参数估计

运动模糊是导致图像降质的最常见因素之一,估计运动模糊的点扩散函数是运动模糊复原的前提和关键.分析运动模糊图像频谱和倒谱的特征,提出在倒谱域估计点扩散函数的方法,利用倒谱中2个负峰值点坐标估算模糊尺度,对倒谱取绝对值后用Radon变换检测模糊方向,对运动模糊图像的参数进行估计.实验表明该方法是有效的.     

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。     

一种雨景视频图像的复原方法

文章分析了视频中雨的时空特性和色度特性,并基于这2个特性,提出了一种简单而有效的利用序列图片检测和去除视频中雨的方法.首先优化了K均值的时间复杂度,然后依据雨的时空特性,运用改进的K均值方法对各个像素进行聚类操作;依据雨的色度特性准确区分出雨区,从而成功地完成了检测;利用统计特性对背景像素值进行估计,代替雨的像素值.为了得到更加清晰的复原结果,融合了检测之前的预处理和去雨后的非雨区滤波处理,形成了一套完整的雨景图像复原方法.实验结果表明,该方法是简单而且有效的.     

多尺度残差注意网络的真实图像复原方法

为了提高基于深度学习网络方法在真实图像上的复原效果,提出了一种基于多尺度残差注意网络的复原方法。将退化图像输入到该模型中,利用浅层特征网络提取原始低质量图像的浅层特征;利用残差注意网络模块提取深层特征信息和通道相关性,使用局部连接和短跳跃连接进行残差学习;将浅层特征、通道相关性以及上下文深层特征信息输入到重构网络,利用具有不同感受野的特征进行图像复原。实验结果表明,相较于其他对比方法,该方法在图像去噪、图像增强和超分辨率等多个任务中获得最优的结果,能够在不引入伪影的情况下生成纹理细节丰富的清晰图像。     

偏角拍摄离焦模糊车牌处理方法研究

以实际案件中常见的离焦模糊车牌图像为研究对象,研究了当拍摄位置与车牌平面基本存在一定角度的情况下,利用公安专用图像处理软件恒锐痕检/文检图像处理系统,对模糊车牌图像进行复原。通过选择图像清晰化方法和参数设置,得到可以辨认或者有鉴定价值的图像。实验结果表明,通过对不同角度下的图像选择不同的清晰化参数,可以得到有效的处理结...     

基于噪声灰度差估计三维显微图像超分辨率复原

提出了基于噪声灰度差估计的图像复原方法.在带斑点图像复原的过程中,用不同方向的均匀算子与图像进行卷积,再与原图像相减,取灰度差最小值构成噪声灰度差估计图.由此图获得斑点的强度和位置,进而对斑点进行邻域平均处理以保证复原效果.测试结果表明,噪声灰度差估计能够准确反映图像斑点的强度和位置定位,并且运算量小.该方法应用于三维显微图像复原的结果表明,斑点亮度得到有效控制,小斑点被去除,获得了良好的超分辨率复原效果.     

复原处理大噪声高斯型模糊图像的前置滤波器的设计研究

通过对复原处理大噪声高斯型模糊图像过程中存在的问题进行分析,针对图像复原处理中最常见的维纳滤波器,设计了可对大噪声进行有效预处理的前置滤波器,并采用计算机模拟滤波对前置滤波器的效果进行验证.结果表明:当噪声较大时,前置滤波器具有良好效果,是一种行之有效的图像复原方式.