小模糊尺度下运动模糊方向鉴别算法研究

针对现有模糊方向鉴别算法检测小尺度运动模糊图像存在误差的问题,基于运动模糊图像二次傅里叶变换后的频谱特性,分析了其误差成因,并提出了一种适用于小尺度运动模糊图像模糊方向鉴别的新算法。首先对小尺度运动模糊图像的频谱进行细化,通过中值滤波对细化图像去噪,避开了频谱噪声带来的估计误差问题;其次,选取灰度中值作为阈值进行二值化,同时去除二值图像的中心十字亮线和中心亮斑,使模糊方向特征更加明显;然后用投影变换计算出亮条纹方向得到小尺度模糊图像的方向估计。最后通过仿真验证了算法在运动模糊尺度为3～10像素的小尺度情况下的实效性。实验结果表明,该算法相比其他同类算法对于小尺度运动模糊图像的模糊方向估计精度更高。     

基于图像频谱全局均值标准差分割的点扩散函数估计

实现运动模糊图像恢复的关键是获得准确的点扩散函数(point spread function,PSF)。针对PSF的模糊尺度和模糊方向这两个重要参数,提出了一种基于图像频谱全局均值标准差的估计方法。通过研究运动模糊图像的产生机理,分析了二次傅里叶变换的频谱特性,利用全局均值标准差法对频谱图进行阈值分割,结合中心点和端点的坐标距离来估计模糊尺度,运用Radon变换鉴别模糊方向,实现了PSF参数的确定。进行了标准图像阈值分割准确度的验证,利用仿真模糊图像估计算法进行了验证,并进行了实际复原实验。结果表明,该方法具有误差小、稳定性高和不受运动方向限制的特点,为图像恢复提供了一种准确、简便的参数估计方法。     

基于频谱分析的匀速运动模糊图像模糊方向识别

点扩展函数的设置是图像复原中的关键问题，对于匀速直线运动模糊图像，运动方向和模糊长度决定了点扩展函数。根据运动模糊图像和原始图像在频谱上存在的对应关系，即运动模糊图像频谱存在着对应于传递函数零点的暗条纹，提出对运动模糊图像，通过二维傅里叶变换、二值化以及Radon变换检测运动模糊图像频谱图上暗条纹的方向和位置，来实现运动方向测量的方法。用该方法对模糊图像进行检测，模糊方向的识别精度小于1°。实验证明该方法可以实现平面内任意方向运动的测量。     

一种新的运动模糊图像超分辨力盲复原算法

研究了具有深度运动模糊效果的图像的复原算法.采用对运动模糊图像的傅里叶频谱进行Radon变换来估计运动模糊方向,在此方向上计算运动模糊图像的自相关来估计运动模糊长度,再以运动模糊方向和运动模糊长度为参量结合超分辨力图像复原处理算法对比较严重的运动模糊图像进行复原.结果表明,该综合性算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参量并取得较好的复原效果.     

不同模糊尺度下运动模糊方向的鉴别

为了有效减弱高动态环境对图像采集的干扰,利用模糊图像的频谱特性,提出了一种适合不同模糊尺度的运动模糊方向估计方法。该方法对比不同模糊尺度图像频谱中心亮条纹边缘特征的差别,通过计算其曲率半径实现不同模糊尺度图像的量化鉴别,在确定图像模糊尺度的大小之后,分别利用倒频谱、二次傅氏变换对模糊图像频谱中心亮线特征进行提取,考虑图像高宽比、中心十字亮线的不利影响,在二值化处理的基础上剔除十字亮线,通过亮线特征点直线拟合完成模糊方向估计。实验结果表明,该算法能够有效鉴别不同模糊尺度的运动模糊方向,估计精度较其他同类算法更高,相对误差率均小于0.02。     

光电测量设备图像高频频谱对主观评价的影响

分析了光电测量设备图像质量评价研究过程中,图像频谱高频分量对图像质量人眼主观评价影响的途径和解决措施。对清晰图像通过Butterworth低通滤波器在频域进行了低通滤波,然后利用滤波图像分析了图像高频频谱对人眼主观感受的影响。用斜狭缝法对离焦成像系统的调制传递函数(MTF)进行了测试,并对相应离焦状态的模糊图像进行了主观评价。对不同像元尺寸相机获取的图像进行了频谱分析和图像评价,实验结果表明,图像频谱高频分量比例增多,图像具有更丰富的细节和更高的清晰度,准确调焦及采用小像元尺寸相机是提高光电测量设备图像质量的重要因素。给出了影响光电测量设备图像质量的其他因素,并提出了改进措施。     

振动影响机载合成孔径激光雷达成像初步研究

在Park模型基础上,建立了二维机载正侧视条带模式合成孔径激光雷达(SAL)平台振动对成像的影响简化数学模型;在振动频率不超过500Hz的情况下,仿真计算了振幅、频率、初相位和峰值加速度等振动参数对SAL图像分辨率的影响,给出了振动影响下理想点目标和扩展面目标的SAL图像。仿真结果表明,振动的峰值加速度是直接和图像模糊程度最相关的量,峰值加速度越大,图像模糊程度越高,存在峰值加速度阈值,小于这个阈值时,图像基本不受影响,而大于另一个阈值时,图像开始出现重影;另外,仿真计算结果也表明,振动初相位对图像质量恶化也有重要影响。     

垂直振动床中的能量传递与耗散

本文采用数值方法分析了一维垂直振动床内颗粒动能/温度、能量耗散以及体积分数的分布规律.离散元模拟结果表明:当床底做低频、小振幅振动时,床层内颗粒整体随床底上下运动,沿床高方向颗粒动能逐渐增加;对于高频振动,床层内的颗粒做无规则的运动,沿床高方向颗粒动能逐渐降低.在不同振动频率(高频、低频)下体积分数、能量耗散也表现出不同的分布规律.将离散元模拟结果与动力学理论计算值对比,当系统做高频振动时,两模型所得结果基本吻合;而对于低频、小振幅振动,所得结果存在较大差异.由于低频、小振幅振动时床内颗粒并非做无规则运动,动力学理论的适用性需进一步完善.     

基于运动模糊复原技术的红外弱小目标检测方法EI北大核心CSCD

在红外对空探测系统中,由于探测器时刻处于运动状态使得目标图像产生剧烈的运动模糊,给红外小目标检测造成困难。为了解决运动模糊条件下红外小目标检测的问题,提出将运动模糊复原技术和图像增强技术引入红外探测系统。先将探测器采集到的原始图像经过维纳滤波,对运动模糊进行处理并抑制噪声干扰,再利用梯度法对处理后的图像做锐化处理,增强目标边缘。实验验证和仿真分析结果都表明,该方法运动模糊复原效果明显,并在一定程度上抑制了噪声,提高了目标对比度,使目标在背景中更加凸显,并且能够显著提高目标图像质量。引入的评价参数峰值信噪比和均方差表现良好,该方法可以增强探测系统的使用性能。     

基于运动模糊复原技术的红外弱小目标检测方法

在红外对空探测系统中,由于探测器时刻处于运动状态使得目标图像产生剧烈的运动模糊,给红外小目标检测造成困难。为了解决运动模糊条件下红外小目标检测的问题,提出将运动模糊复原技术和图像增强技术引入红外探测系统。先将探测器采集到的原始图像经过维纳滤波,对运动模糊进行处理并抑制噪声干扰,再利用梯度法对处理后的图像做锐化处理,增强目标边缘。实验验证和仿真分析结果都表明,该方法运动模糊复原效果明显,并在一定程度上抑制了噪声,提高了目标对比度,使目标在背景中更加凸显,并且能够显著提高目标图像质量。引入的评价参数峰值信噪比和均方差表现良好,该方法可以增强探测系统的使用性能。     

Restoration of images degraded by extreme mechanical vibrations

A method of numerically calculating the optical transfer function appropriate to any type of image motion and vibration, including random, has been recently developed. This method has been verified experimentally with real vibrations, and the close agreement justifies implementation in image restoration from blur deriving from any type of image motion, including random displacement. Here, image restorations of actual physically degraded images are presented, based on a constrained least squares improvement of the original Wiener filter. Even for extreme vibrations where the blur extent is much larger than the blurred detail, restoration is quite complete. The key to restoration is the determination of the optical transfer function unique to the particular image motion and vibration causing the blur. Results are also presented for low vibration frequency motion of random blur extent, as well as for high vibration frequencies.     

多帧融合处理技术在运动模糊图像复原中的应用

运动模糊图像是电视监控中常见的退化图像 ,也是图像处理和检验工作中的难题。针对电视摄像的特点 ,多帧融合处理技术从图像时间序列中提取景物的运动信息 ,构造复原滤波器 ,通过频率域反转滤波方式复原模糊图像。这项技术能够有效地增强电视监控中存在的运动模糊图像 ,并且适用于数字视频图像处理     

航空相机动态调制传递函数分析与研究

影像位移是影响航空相机分辨率的主要因素。用MTF对动态成像质量做出评价,确立合理的稳定系统性能指标,是设计过程中常用的手段。为此研究了匀速运动,变速运动和正弦运动条件下的动态MTF,针对目前无法准确评价的低频正弦运动,提出了基于离散相位区间的动态MTF计算方法。分析结果表明,在像模糊斑大小相同的情况下,高频振动对像质的破坏最严重,直线运动次之,低频振动最轻。根据所作分析可以针对给定的影像位移计算出相应的动态MTF,为航空相机像质评价提供了准确定量的参考。     

任意运动形式模糊图像的恢复

通过理论推导,提出了一种可以对被任意形式的运动所模糊的图像进行恢复的方法,并据此给出了一套实现系统.在成像器件曝光的同时,利用低分辨率的黑白快速CCD获得多帧图像,根据这些图像序列来计算运动的位移信息,进而计算出模糊过程的点扩散函数,并用来恢复模糊图像,获得了较好的效果.     

任意运动形式模糊图像的恢复

通过理论推导,提出了一种可以对被任意形式的运动所模糊的图像进行恢复的方法,并据此给出了一套实现系统.在成像器件曝光的同时,利用低分辨率的黑白快速CCD获得多帧图像,根据这些图像序列来计算运动的位移信息,进而计算出模糊过程的点扩散函数,并用来恢复模糊图像,获得了较好的效果.     

倒谱在混合模糊图像分析中的应用

降晰参数识别在模糊图像恢复过程中具有很重要的作用。在各种图像捕获系统中,有两种形式的图像模糊比较常见:一种是由光学系统散焦造成的散焦模糊;另一种是物体与照相机之间的相对运动造成的运动模糊。相对单个模糊模型的参数识别来说,混合了散焦和运动模糊的图像,其模糊参数的识别要复杂得多。许多识别方法一般都是用来分析某一特定的模糊模型的,而对两种模糊混合在一起的情况来说是很难区分的。提出了一种倒谱分析方法,在倒谱域同时对这两种模型参数进行识别。在分析过程中,仍需要利用这两种模糊模型在频域的特征,首先应用一些调整性的变换,然后再转换到倒谱域,以便更准确地评估模糊参数。     

基于相位相关的匀速直线运动模糊图像位移参数估计

为估算匀速直线运动模糊图像的运动参数,提出了一种基于相位相关分析的图像配准方法。该方法利用傅里叶变换的平移特性,对产生平移的目标图像进行傅里叶变换并计算归一化互功率谱,其傅里叶逆变换对应二维脉冲函数,通过计算脉冲函数峰值坐标获取位移图像之间的亚像元级位移量。结合相位相关配准原理和线性空间不变退化模型,给出了匀速直线运动点扩散函数及其光学传递函数的数学描述;讨论了匀速直线运动模糊对相位相关配准结果的影响,证明了图像经过匀速直线运动退化后,位移图像之间归一化互功率谱具有不变性。实验结果表明：动态运动模糊图像最大检测误差为0.489 pixel,标准差为0.16 pixel。     

动态混沌扰动遗传算法的振动模糊高光谱图像复原

高光谱图像具有较高的光谱分辨率和空间分辨率,从而具备区分诊断地物光谱特性的能力,但是在获取高光谱图像时,经常会由于载荷平台的振动,导致光谱图像失真,严重影响光谱图像在应用中的精度和可信度。提出一种能够将振动模糊高光谱图像复原的动态混沌扰动遗传算法, 该算法对比于普通的遗传算法,不会出现过早收敛,能够较准确的恢复图像,提高光谱质量。根据振动模糊图像的退化原理,找到振动模糊图像与清晰图像之间的映射关系和振动模糊图像的点扩散函数。针对振动模糊图像退化的非线性和混沌系统特征,用tent映射生成混沌初始种群,增强遗传算法的全局搜索能力。对产生的优秀个体,用切比雪夫映射进行混沌扰动,对优秀个体混沌优化,以增强遗传算法自身局部搜索能力。将三维高光谱影像平铺为二维图像,利用相邻的光谱通道的图像相关性,对每一幅图像进行复原,从而实现三维高光谱数据的复原。在澳大利亚机载Hymap成像光谱仪所提供的数据立方体中,进行了两组不同的振动模糊光谱图像复原仿真验证。将所提出的方法与近期使用的光谱图像复原算法和遗传复原算法进行对比分析,图像采用无参评价方法灰度平均梯度GMG和拉普拉斯算子LS,有参评价方法信噪比SNR和峰值信噪比PSNR,光谱采用光谱信息散度SID和光谱梯度角SGA评价方法,发现各个评价指标均有大幅改善。与最新的光谱复原算法相比,SNR提高了60%,PSNR提高了10%,GMG提高了11%,LS提高了11%,SID降低了39%,SGA降低了5%。与原遗传算法相比,图像的SNR提高了51%,PSNR提高了12%,GMG提高了33%,LS提高了43%,SID降低了39%,SGA降低了16%。计算结果表明该方法对恢复振动模糊高光谱图像数据非常有效,不仅能提高单波段图像的清晰度,光谱数据立方体的光谱质量也明显提高。     

单幅模糊图像点扩散函数估计的梯度倒谱分析方法研究

针对单幅图像复原算法引入先验信息导致复杂度高、运算效率低的问题, 提出了单幅模糊图像点扩散函数估计的梯度倒谱分析方法. 首先给出了单幅模糊图像梯度倒谱估计其点扩散函数的基本原理, 利用相位恢复策略复原了二维点扩散函数相位信息, 实现了点扩散函数的快速估计; 其次, 为鉴别点扩散函数估计精度, 建立了图像梯度保真约束的全变分正则化图像复原模型, 并采用快速稳定收敛的交替方向策略优化能量函数; 通过对仿真和实拍单幅模糊图像进行的测试实验结果表明, 该方法快速准确地估计出点扩散函数, 克服了传统复原算法收敛速度慢的缺点, 有效抑制了振铃效应、保护了边缘信息, 为大尺寸单幅图像复原的工程化实现提供了理论和技术基础. 关键词： 图像复原 点扩散函数 梯度倒谱分析 全变分