水下数字图像盲复原算法研究

图像复原的目的是从观测到的退化图像重建原始图像,它是图像处理、模式识别、机器视觉等的基础。盲复原作为其中一个重要分支,其主要思想是在点扩展函数未知的情况下,力求获得最佳的清晰效果。由于水下图像退化模型中点扩展函数一般为高斯模型,故针对此提出误差一参数估计法,根据图像退化过程,给出频率域的误差形式,并选定参数的变化范围,再利用复原算法做出误差参数曲线,由此估计出点扩展函数的参数值,最后利用经典的复原算法,如维纳滤波对退化图像进行复原。实验证明该方法获得了比较清楚的复原效果。     

基于刃边法的红外图像目标信息复原

红外图像在成像过程中,由于成像系统本身的因素以及电子噪声、热噪声等,会造成图像质量下降,对红外目标信息的识别造成影响。针对以上问题,本文提出了一种基于刃边法的图像信息复原方案。首先建立红外系统的复原模型,采用刃边法来计算系统的复原参数;接着使用Prewitt锐化算子检测刃边,再利用三次样条插值以及Savitzky-Golay滤波优化边缘扩散函数,得到系统的点扩散函数;最后采用维纳与盲卷积复原算法对红外图像进行处理,比较两种方法的热噪声特性,并通过边缘锐度与标准差来量化复原效果。实验结果表明:维纳滤波相比于盲卷积在复原效果上的提升更为明显,约为1倍,且热燥声改善也优于盲卷积,复原方案切实可行。     

任意方向匀速直线运动模糊的点扩展函数估计

在运动图像复原中,建立图像退化模型的关键是找到准确的点扩展函数(PSF)。提出了一种基于单幅图像的、改进的任意方向匀速直线运动模糊PSF的估计方法。利用基于图像频谱亮线灰度特征的方向鉴别方法鉴别模糊图像的模糊方向,利用微分自相关的方法对模糊图像的模糊尺寸进行计算,通过计算模糊图像沿二维直线运动方向不同距离的重叠度,来计算得到相应的PSF。通过开展仿真分析和成像实验,演示了PSF估计和图像复原过程。通过采用图像质量评价函数,将图像复原结果与现有算法进行对比,验证了所提出方法的有效性。     

运动模糊图像点扩展函数的自动识别方法

在获取图像的过程中,传感器和场景的相对运动所造成的图像模糊是一类常见的图像退化模式。为对模糊图像进行恢复,首先要给出精确的点扩展函数估计。针对匀速运动降晰的情况,提出了一种新的误差-参数曲线法,并依据这种曲线提出了一种点扩展函数的自动估计算法。通过引入奇异因子、光滑因子以及平坦因子来实现点扩展函数的估计。实验结果表明,该方法可以取得较为精确的估计效果。     

基于小波分解的湍流退化图像的快速复原算法

提出了一种基于小波分解的湍流退化图像的复原新方法．该方法以2帧同一目标的湍流退化图像作为输入，采用小波变换技术对两帧湍流退化图像进行多尺度分解．利用两个低频子频段图像的傅立叶频谱估计出两湍流点扩展函数在大尺度下的离散值，在图像的低频子频段进行去模糊，而在高频子频段则主要进行抑制噪声和保边缘特征．实验结果表明该方法十分有效，不但可以极大地减少计算复杂性，加快恢复速度，而且还可以很好地提高图像的恢复质量和抗噪能力。     

气动退化图像的改进复原算法

针对气动光学效应引起的图像模糊退化导致复原处理困难的问题,提出了一种气动退化红外图像的改进复原算法。具体做法是:在假设退化图像的点扩散函数服从高斯分布的前提下,对图像进行带参数维纳滤波,在此过程中,使用图像清晰度评价函数作为复原效果的评价实现了算法中参数的最优化。通过多组仿真实验和算法的对比分析表明,算法较好地保持了图像细节,较好地恢复了图像质量,实时性较好。     

基于红外测温的内部点热源的识别

基于表面测温的内热源识别问题在红外无损检测、微生物发酵、弹药和食物存储等领域都有重要的应用.利用遗传算法对导热反问题中热源项的反演问题进行了识别研究,系统地分析了多种因素对热源参数识别结果的影响.通过具体算例的求解,证明了该方法可以很好地解决内部点热源参数识别的问题.同时识别多个点热源的强度和位置时,结果都比确;在测温信息减少到依靠一边测温时,仅有远处的点热源的位置识别结果出现偏差;在测温误差的差不超过1.0℃时,热源强度和位置的识别结果都确的.     

基于FPGA的图像边缘保护高斯滤波算法实现

针对传统高斯滤波在图像边缘细节保留上的不足,实现了一种基于FPGA的改进高斯滤波算法,在保留图像边缘信息的同时滤除高频噪声,并实现高速实时图像处理.通过对当前图像像素点与由图像全局求取的梯度阈值的比对,以确定其为噪点或边缘点,并做区分处理.边缘点将不予以处理,而噪点则通过权重模板进行滤波处理.经仿真与测试,该算法在FP...     

基于点扩散函数支持域扩展的多帧未匹配退化图像盲解卷积复原

多帧盲解卷积算法利用多帧退化图像进行复原可以获得清晰原始图像和点扩散函数的信息,受到了很多研究者的关注。目前大部分多帧盲解卷积算法都需要对多帧退化图像进行匹配预处理,以消除图像间平移引入的算法求解误差。本文利用频率内的多帧盲解卷积算法对未匹配的退化图像进行处理,不需要进行预匹配处理,只需要对点扩散函数的支持域进行扩展就可以复原获取清晰化的图像。利用傅里叶变换的性质对该方法的可行性进行了说明。同时对该方法进行了数字仿真实验,复原结果中的点扩散函数发生了相对移动消除了图像间未匹配的影响,证实了本文方法的有效性。     

基于点扩散函数的机载光电吊舱图像增强融合

为更好地融合机载光电吊舱中多源图像的特征信息,提出一种利用点扩散函数(PSF)对多源图像进行增强融合的方法。采用刃边法和小波变换法分别对红外和可见光图像进行点扩散函数求取,利用维纳滤波恢复得到增强图像,然后采用高斯和双边联合滤波对图像进行多尺度混合分解,针对不同尺度下的分解图像,在确定融合权重时引入红外和可见光图像点扩散函数的半幅全宽(FWHM)比值作为分辨率补偿因子,以获得更高质量的融合图像。实验结果表明通过引入点扩散函数信息,光电吊舱系统的获得的融合图像能够具有更好的对比度和分辨率信息,主观和客观评价结果都有所改善。     

实拍运动模糊图像的退化参数估计与复原

针对实拍运动模糊图像的复原问题,分析了实拍图像与仿真模糊图像的特征差异,提出一种适用于实拍图像退化参数估计的方法.首先计算退化图像的倒谱,选用倒谱灰度极小值的绝对值作为阈值把倒谱变为二值图像,再去除中心的十字亮线;然后用点到直线的距离公式计算出二值图像的亮条纹方向,即得运动模糊方向;最后以退化图像中心为旋转轴,将运动模糊方向旋转至水平方向,用差分自相关法计算模糊尺度.把估计的点扩散函数(PSF)代入维纳滤波算法复原实拍图像,复原效果证明参数估计结果正确.     

基于层叠滤波的快速图像恢复算法

在层叠滤波理论基础上,根据层叠滤波器的阈值分解和层叠性,提出了一种快速图像恢复算法。此算法在对层叠滤波进行计算机仿真实验时,能有效地提高图像恢复的效率,大大缩短图像恢复时间。     

退化图像复原技术在天文图片处理中的应用

针对天文望远镜系统自身的焦散特性以及成像过程中高斯白噪声的影响,依据对透镜系统点扩散函数的先验知识,运用维纳滤波方法对退化的天文图片进行了复原处理。实验表明,这一方法能够对退化天文图片进行有效的复原,同时该处理方法对具有类似问题的光学成像系统的图像处理具有很好的借鉴意义。     

基于荧光微球的显微镜点扩散函数修正模型

为了修正显微镜点扩散函数荧光微球传统测量方法中微球直径对测量结果的影响、提高显微镜点扩散函数的测量精度,采用理论仿真、最小二乘拟合的方法,建立荧光微球等效2维浓度分布,模拟仿真了荧光微球显微成像过程;利用最小二乘拟合以及残差拟合的方法,得到荧光微球直径、荧光微球强度分布半峰全宽与系统实际点扩散函数半峰全宽之间的关系模型,由此模型得到较为准确的系统点扩散函数半峰全宽。结果表明,使用100nm荧光微球对系统点扩散函数进行测量时,相对误差在1%左右。此研究结果说明通过该修正模型可以得到较为准确的系统点扩散函数。     

运动模糊图像恢复过程中的几个关键问题

由于相机高速运动会导致图像模糊,在相机匀速运动假设的前提下,本文以维纳滤波算法为基础,给出了运动模糊图像的恢复模型。在用维纳滤波进行模糊图像恢复时,滤波参数λ会对振铃效应、鬼影效应以及噪声三者之间产生影响：当参数λ〈0.0001时出现振铃效应,当〉0．01时会出现鬼影效应;增大λ能减弱振铃效应和抑制噪声,但恢复图像的分辨率会降低。由于振铃效应和鬼影效应的存在,导致模糊图片恢复质量变差。图像的非周期性、点扩散函数的离散化以及A／D采样时x和y方向的比例非1：1等都是产生振铃效应和鬼影效应的因素,文中也对其做了详细分析。本文对振铃效应和鬼影效应的所有分析方法,不仅适用维纳滤波算法,也同样适用于其它图像恢复算法。     

非凸性优化与动态自适应滤波的湍流退化视频复原

针对目标探测器在大气中高速飞行时受湍流干扰,导致光学系统接收到的视频/图像产生像素偏移、模糊、信噪比降低等问题,本文对湍流退化视频/图像复原的复杂性及复原方法进行了研究,提出了一种基于非凸势函数优化与动态自适应滤波的湍流退化视频复原方法。首先,研究了湍流退化视频的求和与去模糊框架,并通过利用非刚性配准方法对刚性全局配准方法进行改进,进一步缩小了模糊核的尺度;然后,在计算机视觉的非凸优化框架下,构建了图像解卷积的非凸性算法,有效地解决了图像解卷积难题;最后,结合湍流退化视频自身特点,对超分辨率视频复原的动态自适应滤波框架进行了扩展与改进,使其适用于湍流退化视频的复原。仿真实验结果表明,本文方法的复原效果不仅有较大提升,而且实现了对湍流退化视频序列的动态自适应复原。     

基于提升小波变换的红外图像双重滤波算法

为了有效抑制红外图像中的随机噪声,采用一种基于提升小波变换的双重滤波算法来进行处理。该算法对含有噪声的红外图像实现第1次提升小波分解,然后对获得的低频和高频分解系数再次实现提升小波变换,舍弃由低频系数经过第2次提升小波变换后获得的低频系数以及由高频系数经过第2次提升小波变换后获得的高频系数。对剩余的高频系数和低频系数分别采用改进阈值函数模型以及改进非局部均值滤波算法进行处理,在此基础上实现小波系数重构。为了改善滤波后图像视觉效果,再引入直方图均衡化算法进行处理。通过理论分析和实验验证,获得了相关的标准测试图像和红外图像测试结果以及峰值信噪比和结构相似度测试数据。结果表明,该滤算法对于高质量地去除红外图像中的噪声是有帮助的。