有约束最小平方复原在图像复原中的应用

获取图像的过程中光学系统的像差、大气扰动、运动、散焦和系统噪音等因素会导致图像质量的下降即降质,会造成图像的模糊和变形。该文对图像复原所用的逆滤波、维纳滤波、约束最小平方复原原理进行了论述。维纳滤波复原图像需估计未退化图像和噪声功率谱,在实际中图像和噪声功率谱的比值很难估计,而信号和噪声的方差和期望容易获得,文章论述了在知道信号和噪声的方差和期望情况下实现对退化图像复原的有约束最小平方复原方法的基本原理。并通过实验仿真证明约束最小平方复原在参数选择适当的情况下复原效果优于维纳滤波。     

基于多尺度编解码网络的道路交通模糊图像盲复原

提出一种多尺度编解码深度卷积神经网络结构,使用生成对抗的思想对模糊图像直接进行盲复原.首先,设计一种优化多尺度残差块应用在编解码器内部,在减少参数量的同时提高了网络非线性表达能力;其次,分别计算多尺度网络每层对应的L2损失,确保逐级去模糊后的图像更加接近真实图像;最后,在GoPro数据集和真实道路交通模糊图像上进行仿真...     

基于改进的各向异性扩散的DWI图像恢复

扩散加权图像（DWI）中广泛存在的高斯白噪声会给张量计算和脑白质追踪等带来严重的影响．为了减少噪声影响，尝试采用改进的各向异性扩散滤波器来对DWI进行恢复．这种改进的扩散滤波器具有良好的稳定性和边缘保持特性，并且能有效地消除高斯噪声的影响．采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（MSSIM）参数来定量地评估本滤波器消除高斯噪声的性能．基于模拟和真实数据的实验结果表明：采用的滤波器能有效去除DWI的高斯噪声的影响．     

基于二次曲面拟合的序列图像高分辨率复原

在模版匹配的基础上，提出一种基于二次曲面拟合的配准方法．在配准点的邻域内把序列图像的相似性测度拟合成二次曲面函数，通过求二次曲面函数的极大值点（最佳匹配点），得到配准图像的亚像素位移，并用该位移来估计遗失帧．然后用插值法得到高分辨率图像．试验结果验证了该方法的有效性．     

基于微分流形的图像复原方法

<正>则化是图像复原领域为获取理想复原结果,将图像复原的优化模型与约束条件整合为统一的优化目标的重要手段.针对传统正则化复原模型中仅基于单一先验的假设的不足,提出了流形正则化的方法,将图像空间看作一个"弯曲"的图像流形,通过修正绝对高斯曲率和对图像中的不同特征进行标识和分类,然后针对不同特征区域采用不同的先验形式进行正则约束,并针对多种正则化约束的模型设计了基于E-M算法的交叉迭代图像复原方法.实验验证了该方法在去噪和去模糊方面取得了比经典全局单一范数约束方法更好的信噪比.     

维纳滤波图像复原技术的研究与改进

图像复原是图像处理中的一个重要问题。对于改善图像质量具有重要的意义。已在实际应用中被证明是有效的重要的图像复原技术有很多,而维纳滤波法提供了一种在有噪声情况下导出反卷积传递函数的最优方法,它是频率域最常用的一种恢复方法。详细研究讨论了对维纳滤波算法的变通与改进,并针对维纳滤波方法恢复运动模糊加噪图像时出现的边界模糊或振铃效应提出了一种改进算法,很好地复原出了图像的重要信息,并具有令人满意的视觉效果。     

基于L-曲线正则化的MAP超分辨率图像复原

提出一种基于L 曲线正则化参数选择方法的最大后验 概率超分辨率图像复原算法. 该方法将最大后验概率估计和L-曲线正则化参数选择方法相结合, 可以有效地减少和去除复原图像中的噪声, 提高图像复原质量, 并具有较好的超分辨率复原能力.     

图像复原中正则化参数的自适应选择方法

大多数图像复原问题都具有病态性质,需要利用正则化技术对问题加以约束。约束最小二乘法中正则化参数能够对求解后图像的精度和平滑程度加以调节并使两者之间取得平衡,与复原图像质量的好坏有着直接的关系。提出了一种自适应选择正则化参数（ASRP）方法,根据图像边缘信息自适应地确定正则化参数值,保证了复原结果为全局最优解,同时实现了复原图像边缘细节的良好保持。通过实验验证了该算法的正确性和可行性。     

基于MHD角速度传感器的面阵相机模糊图像复原

在轨卫星平台上普遍存在着宽频带、低幅值的微角振动，随着对航天相机探测能力和遥感图像空间分辨率要求的不断提高，微角振动对星载光学系统成像质量的影响更加突出．针对高频微角振动造成的图像模糊问题，提出使用磁流体动力学(magnetohydrodynamics,MHD)角速度传感器测量面阵相机受到的微角振动，并根据面阵相机角运动信息构建点扩散函数，进一步采用基于全变差正则化的图像复原算法实现图像复原，从而提高图像质量．首先，在分析航天相机受到微角振动干扰产生像移原因的基础上，建立像移模型，并根据像点在焦平面上的移动轨迹构建点扩散函数．其次，搭建实验系统模拟航天相机在微角振动环境下的成像过程，在垂直于光轴的方向上施加单频正弦角振动干扰，并使用MHD角速度传感器进行探测．最后，利用基于全变差正则化的图像复原优化算法对模糊图像进行复原，并基于图像的调制传递函数对复原图像质量进行评价．实验结果表明：当微角振动频率在20～300 Hz内，且产生的像移在13个像元以下时，复原图像的调制传递函数积分面积可达到静态图像积分面积的90%以上，图像细节清晰，对比度得到明显提升．对同一频点进行多次重复实验，结果表明...     

基于广义对称超松弛迭代法的图像复原

针对求解大型线性系统的图像复原问题,基于半步迭代的思想,提出了一种求解图像复原问题的对称超松弛迭代方法.该方法既保证了迭代矩阵的非奇异性又加快了求解速度.在两个实际图像复原问题上的数值实验结果表明,相比其他复原方法,该方法复原效果好且速度快,在评价指标方面体现了优越性.