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结合基于梯度的振铃评价算法的总变分最小化图像分块复原法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了消除退化函数随空间变化发生变化模糊图像分块复原法子块之间的不平滑拼接缝,提出了一种结合了基于梯度的振铃评价算法梯度振铃评价(GRM)的总变分(TV)最小化分块复原法.根据图像分布及退化类型将模糊图像划分为矩形、环形或其他形状的子块,图像子块之间要留有一定的重叠区;然后对每一个图像子块进行复原,GRM方法是基于图像梯度结构相似度的图像质量评价算法,以GRM作为TV复原算法迭代过程中的收敛条件,可以更好地控制复原图像的振铃;最后去除复原图像子块含振铃波纹的重叠区,拼接得到完整图像.并以矩形分块及环形分块为例,证明该方法可以很好地抑制图像边界振铃效应,克服分块复原法本身的缺陷,得到拼接平滑的完整图像. 相似文献
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传统的图像复原一般认为点扩散函数(PSF)是空间不变的,实际光学系统由于受到像差等因素的影响,并非严格的线性空间不变系统,基于空间变化PSF的非盲去卷积图像复原法逐渐体现其优越性。空间变化PSF的非盲去卷积图像复原法先准确估计图像空间变化的PSF,再利用非盲去卷积算法对图像进行复原,有利于恢复出高质量图像。本文从算法的角度综述了近几年提出的基于空间变化PSF的非盲去卷积图像复原方法,并对比了基于强边缘预测估计PSF的非盲去卷积法、基于模糊噪声图像对PSF估计非盲去卷积法等算法的优缺点,各算法分别在PSF估计精确度、振铃效应抑制效果、适用范围等方面体现出各自的优劣。空间变化PSF的非盲去卷积图像复原法的研究,有利于推进图像复原技术向更高水平发展,使光学系统往轻小型化方向发展,从而在多个科学领域发挥其重要作用。 相似文献
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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 相似文献
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为了更好地获取低强度辐射源空间分布图像,提出一种使用神经网络算法将大孔径厚针孔退化图像复原的方法。建立了孔径5 mm、10 mm、15 mm的厚针孔模型,获得了3600个汉字形状辐射源的厚针孔退化图像集。基于DnCNN神经网络模型,建立了大孔径厚针孔退化图像复原神经网络,并与维纳滤波、Lucy-Richardson这些传统算法进行了比较。在考虑噪声影响后,利用迁移学习理论,对原神经网络模型进行迁移训练,再对含噪大孔径厚针孔退化图像进行复原。神经网络算法复原的RMSE明显低于传统方法,迁移学习显著减小了噪声的影响。证明了神经网络算法在大孔径厚针孔退化图像复原领域的优越性,并验证了神经网络方法复原含噪大孔径厚针孔退化图像的可行性。 相似文献
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离焦模糊图像的维纳滤波恢复 总被引:4,自引:0,他引:4
为消除离焦误差产生的图像模糊,介绍了基于逆滤波和维纳滤波的离焦模糊图像复原方法。从光学成像原理出发,根据高斯方程计算离焦误差,建立离焦误差与光学传递函数之间的关系。讨论了离焦误差对光学成像系统传递函数的影响。通过建立线性空间不变的模糊模型,构建点扩散函数和光学传递函数,采用与模糊过程相反的处理方法进行图像复原,消除离焦误差造成的图像模糊。测试实验中,对标准样本Lena图像进行了离焦模糊处理,采用维纳滤波算法复原图像,选择不同的离焦半径和维纳滤波参数进行对比。实验结果表明:维纳滤波方法可有效消除离焦模糊;抑制噪声干扰和"振铃效应";可把图像峰值信噪比提高到6dB以上。 相似文献