盲图像复原研究现状

盲图像复原是在未知或不完全确知相关原始图像与成像点扩展函数的先验知识的情形下,利用所观测到的降质图像对原始图像和点扩展函数进行估计的一种图像处理方法。本文对近年来涌现出的主要盲图像复原算法进行了回顾,并根据相应的理论来源及相互联系将其划分为四大类,对各类复原算法及其改进算法进行了分析和讨论,为更清晰与深刻地认识和理解盲图像复原理论、解决实际图像降质问题提供参考。     

基于指数律分布的图像快速盲复原算法

针对现有图像盲复原迭代算法多存在耗时较长和难以保证收敛性等问题,提出一种改进的快速算法.首先根据指数律重建原始图像的频谱,然后利用原始图像和降质图像的频谱关系,采用多方向综合估计方法得到点扩散函数.多方向综合估计方法可降低估计误差,增加算法的稳定性.最后利用得到的点扩散函数和维纳滤波法进行图像重建.与现有算法的对比实验结果表明,针对适合大量成像系统的G类点扩散函数,本算法可以得到更准确的点扩散函数估计,且降低了振铃效应的影响,取得更好的图像复原效果.     

盲反卷积方法在水下激光图像复原中的应用

由于水体对激光存在着吸收和散射效应,距离选通水下激光成像系统所获得的图像存在不同程度的劣化问题,具有信噪比低、边缘模糊等特点。为提高图像质量,在分析水下激光成像劣化过程的基础上,研究了水下激光图像的基本噪声特征,并结合点扩展函数和调制传递函数,利用威尔斯小角度近似理论,将盲反卷积方法应用到水下激光图像复原中。在进行盲反卷积图像复原时,比较和讨论了将原始图像和经过降噪处理后的图像分别作为初始输入的处理结果;并对当人为改变调制传递函数和点扩展函数时所得到的图像复原结果进行了研究和讨论。处理结果表明该方法能达到抑制背景噪声、突出目标细节、提高对比度的效果,对水下激光图像增强十分有效。     

基于大气相干长度的湍流模糊图像复原

利用地基光学望远镜观测空间目标时,大气湍流是影响成像质量的主要因素。由于大气湍流引起成像波面的畸变,导致望远镜所获得的图像模糊。为了从模糊图像中复原出目标的原始图像,提出了一种基于大气相干长度的湍流点扩展函数估计方法,进行了理论推导,并利用Sobel方法对迭代相同次数后的盲卷积复原图进行像质评价,找出像质评价结果峰值处对应的大气相干长度;再将此值代入点扩展函数的估计公式中,得到点扩展函数更加准确的估计;然后利用此点扩展函数对湍流模糊图像进行盲卷积图像复原,最后得到目标的复原图像。从多种像质评价结果来看,该方法无需测量大气相干长度,且复原效果较理想。     

空间变化PSF非盲去卷积图像复原法综述

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。     

引入泽尼克多项式的极大似然盲解卷积算法初值的优化选取

为提高图像盲复原处理效果,提出了经验法、拟合高斯点扩散函数法,以及符合Kolmogorov谱函数的初值选取方法等三种初值选取方法。引入泽尼克多项式参量化表示点扩散函数,应用极大似然迭代盲解卷积算法对模拟模糊图以及木星观测图进行了复原处理。计算结果表明,符合Kolmogorov谱函数分布的初值方法以及拟合高斯点扩散函数方法得到的图像复原结果较好。     

基于模糊度量的激光水下图像复原的盲去卷积方法

由于水体对激光存在着不可克服的吸收和散射效应,距离选通水下激光成像系统所获得的图像存在不同程度的劣化问题,具有信噪比低、边缘模糊等特点.为提高图像质量,将基于模糊度量的盲去卷积方法应用于激光水下成像的图像复原中.结合威尔斯小角度近似得出的点扩展函数与调制传递函数,分别讨论了最大期望,最小均方与多次乘法迭代盲去卷积算法,...     

基于指导滤波的图像盲复原算法

作为图像处理领域的重要分支和研究热点之一, 图像复原方法 的研究始终具有重要理论意义和广泛的应用价值, 图像盲复原一直以来都 是图像复原中比较困难的问题之一. 针对相机与所拍摄景物之间由于相对 位置移动而使所获得图像发生运动模糊的情况, 本文提出了一种基于指导滤波 的图像盲复原算法. 我们首先通过频域迭代算法对点扩散函数 进行估计. 然后, 由于指导滤波具有较好的保持图像边缘的特性, 我们应用基于指导滤波的图像非盲复原算法恢复目标图像. 对以上两步进行反复迭代, 直到获得最终的清晰图像. 为了验证本文所提算法的有效性, 给出了多组对比实验. 实验结果表明, 本文所提算法能够在有效地抑制噪声和振铃 效应的同时, 还能够更好的保持图像的边缘和纹理细节. 因此, 本文算法可以获得更高质量的复原图像.     

用神经网络鉴别退化图像的模糊类型

提出了一种用神经网络鉴别退化图像的模糊类型的方法。由于采用不同降质方法得到退化图像的频谱差异较大,以此作为判别依据,用概率神经网络实现了对四种模糊类型:离焦,矩形,运动和高斯模糊的鉴别。根据神经网络的鉴别结果决定点扩散函数的初始估计值,可大大地提高盲解恢复算法的复原质量和系统点扩散函数的估计精度,扩大了算法的实用范围。     

基于Poisson-Markov分布最大后验概率的多通道超分辨率盲复原算法

在Poisson和Markov随机场分布假设基础上,改进了存在噪声时多通道互限制原则,提出了一种基于最大后验概率判据的多通道图像盲复原算法,可在无需已知通道内离散点扩散函数性质、类型和具体分布等先验知识的情况下,在图像幅度限制约束空间和离散点扩散函数能量恒定约束空间内,通过对图像和离散点扩散函数的交替迭代,使两者收敛到全局最优解,最终复原出超分辨率图像.对计算机模拟和实际存在微平移、微离焦情况的图像处理表明：算法在不同信噪比水平和非命中PSF尺寸下具有良好的图像复原效果和稳定性. 关键词： 泊松-马尔科夫分布 最大后验概率 多通道 盲复原     

双树复数小波变换的视网膜图像半盲解卷积复原

针对导致自适应光学视网膜图像降质退化的原因,提出了一种结合双树复数小波变换(DTCWT)和图像半盲解卷积复原算法的方法。首先,对经过自适应光学实时校正技术得到的视网膜图像进行DT-CWT分解,得到低频和高频部分应的图像。将自适应光学成像系统中残余像差重建的光学传递函数作为图像复原模型的初始估计点扩散函数(PSF),并对低频部分图像进行条件约束的迭代半盲解卷积复原;对高频部分的图像进行去噪处理。最后,将处理后的高频和低频部分图像进行双树复数小波逆变换,获得复原图像。实验和结果表明:由该方法处理的视网膜细胞图像质量得到明显提高,图像客观质量评价参数相对于原始图像提高了5倍多;在视网膜细胞的空间频率范围内(70~90(°)~1),复原图像功率谱平均值提高了5倍左右,有助于对视网膜细胞的高分辨率观察。     

定量中子数字成像散射校正的蒙特卡罗模拟

 中子数字成像过程中,散射中子可降低像质致使提取样品的定量信息变得困难。针对该情况,分析了中子微光成像系统图像散射降质的原理,采用点扩展函数的叠加来表征散射中子引起图像降质的过程,借助于蒙特卡罗方法（MC）对点扩展函数进行模拟和建模,将点扩展函数描述为样品厚度以及样品到探测器距离为参量的解析函数,研究了点扩展函数的计算方法。研究结果表明,借助于MC方法构建系统的点扩展函数之解析函数,并利用该函数对中子图像进行散射校正,是一种行之有效的定量中子数字成像散射校正方法。     

基于小波变换的高斯点扩展函数估计

点扩展函数估计是图像复原的重要内容,目前还没有精确估计的算法。根据小波理论,提出了新的高斯型点扩展函数精确估计算法。算法首先对模糊图像作平滑处理,抑止噪声;然后对图像进行不同尺度小波变换,并分别计算出变换后小波模极大值;再根据推导出的不同尺度下小波模极大值、李氏指数、方差三者之间的关系,准确计算出高斯点扩展函数的方差。实验结果表明,算法的估计精度高,达到了95%左右,具有重要的应用价值。     

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     

基于最优费米函数的点扩散函数求取与图像复原

数字图像在成像过程中,会受到电子噪音、大气湍流、成像设备限制及图像变换等诸多不利因素的影响,从而造成一定程度的图像降质,这对后期的图像理解造成不可忽略的障碍.本文提出在应用费米函数对边缘扩散函数进行拟合时,不是采用固定次数的费米拟合函数,而是利用图像质量的评价结果决定最优费米拟合次数的方案.基于该拟合结果的点扩散函数将被应用到Lucy-Richardson算法中实现图像复原.基于实际图像的实验结果表明,通过最优费米函数拟合数据并获取的点扩散函数,在图像复原时可以有效地提升图像质量,并明显优于同类方法.     

基于维纳滤波的迭代盲解卷积

盲解卷积是在两个卷积因子未知的情况下,通过卷积结果来获知卷积因子的。不考虑噪声,针对高斯模糊图像,在初始估计点扩展函数之后,利用维纳滤波的方法进行频域迭代盲解卷积,达到图像恢复的目的。实验表明,恢复的图像纹理比较清晰,边缘有所改善,主观视觉效果显著。该算法提高了分辨率。     

基于数字射线成像的运动降质图像的恢复

当利用X射线数字成像技术对在流水线上运动的工件进行检测时,图像采集系统与工件在曝光时间内发生相对运动,造成了采集到的图像运动模糊降质。通过对运动降质产生机理的理论分析,建立了图像降质的离散退化模型。提出了利用运动模糊降质点扩展函数频域特性加上投影均值最大法来测量模糊运动方向的方法。旋转运动模糊图像的幅度谱图像,利用整列投影值最小法提取运动模糊降质点扩展函数长度。利用维纳滤波法对模糊降质图像进行了恢复,取得了较好的效果。     

基于泽尼克多项式的显微镜点扩展函数研究

在计算光学切片显微成像(COSM)的非盲图像复原中,准确获取系统点扩展函数对图像复原质量和复原结果的稳定性有重要影响.显微镜系统的点扩展函数的获取通常有两种方式:数值计算和物理测量.数值计算运算量大,涉及的参数较多且难以准确估计,因而在实际应用中具有一定的局限性;物理测量得到的点扩展函数最能真实体现显微镜系统的光学特性,但其存在着信噪比(SNR)低的缺点,使用之前必须对其进行预处理.针对物理测量得到的点扩展函数详细讨论了如何运用扩展Nijboer-Zernike理论(ENZ)来对测得的点扩展函数进行重建.实验证明,该方法能快速准确地重建显微镜的三维点扩展函数,提升其信噪比.     

基于多通道盲识别的自适应光学图像事后处理

为实时恢复天文或空间目标的湍流退化成像,提出一种适应大气湍流动态变化的多通道自适应光学图像恢复方法.以自适应光学校正后不同时刻的目标成像作为多个通道,建立求解系统点扩散函数的线性方程,根据解出的点扩散函数利用超拉普拉斯算法,求解待观测目标的估计值.结果表明:不同时刻的点扩散函数之间存在互质关系,满足多通道盲识别的理论要求.利用建立的线性方程求解出的点扩散函数与原点扩散函数的均方误差在10^-30~10^-27量级,采用超拉普拉斯算法恢复出的目标成像与原始目标之间的均方误差在10^-5~10^-4量级.本文研究为湍流退化图像的实时恢复提供了理论基础.     

基于期望值最大化的高光谱图像迭代复原算法

声光可调谐滤光器(AOTF)的谱线半峰全宽(FWHM)以及换能器结构的不理想导致图像退化,空间分辨率降低.为了提高光谱数据的空间分辨率,将计算机断层图像复原中的期望值最大化(EM)算法应用到降质图像预处理中,可在对图像模糊降质程度估计不准确时进行运算,利用迭代求解逐次逼近最终收缩于原始目标.实验结果表明,该算法不依赖于数字图像周期拼接的假设,因而有效避免了传统的去卷积复原算法中产生的边界振铃现象,提高了图像的空间分辨率,图像质量得到改善.该算法对改善AOTF高光谱成像质量有较大意义.