基于闪动快门的互补序列对的运动模糊图像复原

针对传统曝光模式下运动模糊图像复原的病态性问题,提出了一种基于闪动快门互补序列对的运动模糊图像复原方法 .分析了闪动快门成像原理及其码字序列在频域的相关特性,结合编码序列对之间的信息互补特点,引入Golay互补序列生成理论,构建长度适中的二进制闪动快门互补序列对.互补序列对的联合调制传递函数在频域上实现了信息互补,其曲线对比单码字的调制函数具有更大的最小值和更小的方差值,且其构成了峰值-谷值对应,保证了互补图像序列能够相互补偿由于运动模糊所造成的空间信息损失.引入全变分正则化模型,构造一体化的多帧图像去模糊复原算法框架,实现清晰图像的有效获取.搭建了运动目标实拍仿真成像平台,开展了仿真和实拍运动模糊复原实验.实验结果表明,该方法能够更好地保留场景细节信息,获得高质量的运动模糊复原结果,有效改善复原过程中的负效应.相较于其他几种运动目标成像获取方式,该方法复原图像具有更好的主客观评价结果 .     

基于Memetic算法的编码曝光最优码字序列搜索方法

提出了一种基于Memetic算法的编码曝光最优码字序列搜索方法。分析了编码曝光成像理论模型,建立了最优码字选取的适应度函数准则。引入Memetic算法框架并开展了最优编码序列搜索,利用遗传搜索算法进行了全局最优解搜索,并在此基础上利用模拟退火算法进行了局部最优解求解,通过适应度函数的阈值约束及种群和最优解的更新迭代,得到了最优码字搜索结果。研究结果表明,相比其他方法,所提算法兼顾了全局最优与局部最优的求解,得到的最优码字序列具有更优性能指标,算法执行效率高,复原图像的主客观评价质量更好。     

基于分层级各向异性滤波的图像景深渲染算法

提出了一种基于分层级各向异性滤波的图像景深渲染算法。基于光学薄透镜的景深成像模型,分析得到了更为准确的景深弥散圈光强分布模型。对于输入的深度图,构建了深度图金字塔,修复了其中的不连续区域,结合弥散斑分布模型,确定了场景中各点的模糊半径参数。根据深度信息对深度图进行分层渲染,每层的滤波核半径与弥散圈半径一致,最终采用分离式的各向异性高斯滤波快速得到渲染结果。与典型的景深渲染算法进行了对比,实验结果表明,所提出的算法具有较高的运行效率,图像渲染结果更接近真实景深效果。算法图像景深渲染视觉质量表现优异,具有较好的适用范围和算法稳定性。