能量约束自适应迭代算法与光学像差复原

提出了一种新的适用于移变降质图像复原的算法——能量约束自适应迭代复原.算法采用能量约束复原的空域迭代形式,使其能够用于处理光学像差引起的移变降质复原问题;以局部能量约束取代总体能量约束,使算法具有空间自适应特性;并采用双通道处理方法,消除能量约束带来的图像亮度衰减,同时抑制图像边界截断引起的振荡波纹.场曲复原仿真实验结...     

基于COSM的三维显微图像复原算法研究

光学分层显微成像技术(COSM)不仅可用于去除非聚焦层杂散光的影响以及噪声的干扰,而且能复原样本的清晰三维像,将成为提取微流体的三维温度和速度场分布信息的有效工具.本文研究了基于已知点扩展函数的6种COSM成像算法,详细讨论了6种COSM成像算法的原理和实现,构造了三维样本图像和点扩展函数模型,并对复原结果进行了分析....     

灰度图像复原的一种空间适应性向前向后扩散模型

该文考虑退化灰度图像复原问题. 首先, 作者利用时滞正则化方法定义退化图像去噪过程和去模糊过程之间的权重函数, 将激波过滤器边缘增强模型与水平集运动去噪模型相结合, 建立一种新的图像磨光增强偏微分方程. 然后, 证明该偏微分方程初值问题黏性弱解的存在唯一性. 最后, 给出该模型的部分数值算例.     

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。     

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。     

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。     

一种分焦平面偏振成像系统光源标定方法北大核心CSCD

水下偏振成像技术是目前水下成像研究的热点,由于自然光在水中衰减大,水下成像系统多采用主动照明方式。针对分焦平面偏振成像系统中偏振照明光源与偏振探测像元偏振方向不匹配引起采集图像偏振信息存在的偏差,进而影响目标图像增强质量的问题,提出了一种分焦平面偏振成像系统光源标定方法。阐述了偏振光源的标定原理,然后给出偏振光源标定的实施步骤,最后采用偏振去雾算法和图像质量评价方法对标定前后的水下目标图像进行了图像增强和图像质量评价。评价结果表明,标定后的增强图像质量优于未标定的增强图像质量,平均梯度最大提升了2.48倍。该标定方法简单有效,实用性强,适用于分焦平面偏振成像系统偏振光源标定。     

基于神经网络的三维宽场显微图像复原研究

提出一种利用BP神经网络进行三维宽场显微图像复原的非线性映射方法，将三维图像转化为二维图像进行处理，利用神经网络的学习能力，通过训练，建立含有散焦信息的二维模糊图像与二维清晰图像之间的映射关系，然后对切片堆叠进行逐幅复原，从而实现显微图像的三维复原.得到的复原图像在视觉上和定量分析上都获得了很好的效果.由于采用小规模神经网络，训练时间短，计算量小，使实时复原成为可能.     

用维纳滤波法复原闪光X光图片

 本文对某系统拍摄的闪光X光模糊图片成功地进行了复原处理，把闪光X光照相系统简化为线性位移不变系统，建立了成像过程的数学模型；系统的退化效应用综合点扩展函数描述，并用针孔和台阶照相的方法进行测量；提出了校正图片上数据非线性及削弱图片中噪声的方法；采用维纳滤波方法作复原运算，给出了复原结果。     

强背景下模糊闪烁成像目标探测与跟踪

 强背景下空中运动目标主要表现为边缘残缺、模糊,甚至出现闪烁、间断等复杂成像特性,这成为制约目标探测和成像跟踪的瓶颈问题。结合跟踪过程反馈信息来确定目标点扩展函数,利用一种新的Ben-Ezra图像复原模型,解决了目标运动模糊的图像复原问题;采用基于特征伴随值的相似性判断方法,构造联结机制的联想网络模型,来解决目标闪烁和残缺特征的联想问题。对提出的方法进行了图像序列的仿真,取得了较好的实验结果。