两次引导滤波的显微视觉散焦图像快速盲复原

针对显微图像盲复原算法存在的计算量大、振铃效应以及噪声敏感的问题,提出贝叶斯框架下两次引导滤波的快速盲复原算法。利用显微图像成像原理中基于深度信息估计点扩展函数的概率模型,构建了贝叶斯框架下盲复原的最小优化问题;通过分析最大后验概率的最小优化问题求解过程,推出了实施引导滤波器可快速求解优化问题的结论;为有效去除振铃和噪声,设计了两次引导滤波的求解方案,其将第一次引导滤波求解的结果作为优化问题的二次输入。实验结果表明,复原结果的像素误差率约为0.04,较常用盲复原算法的复原准确度提高了约20%,运行时间也大幅缩短,该方法能有效应用于显微视觉下微装配散焦图像盲复原的工程实践中。     

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.     

自适应光学图像非对称图像迭代盲复原算法

为了提高自适应光学图像复原效果,提出了一种新的多重约束非对称图像迭代盲解卷积算法。首先,在点扩散函数（PSF）频率域引入带宽有限约束来提高迭代盲解卷积算法的可靠性;然后,在PSF空间域引入支持域动态更新的思想以加快迭代盲解卷积算法收敛速度;最后,自动计算迭代盲解卷积算法的非对称因子以提高算法的自适应性。模拟实验结果表明,与RL-IBD算法比较,新算法迭代次数减少22.4%、峰值信噪比提高10.18 dB。在FK5-857和某双星的自适应光学图像复原实验中,也取得很好的复原效果。     

自适应光学图像非对称图像迭代盲复原算法

 为了提高自适应光学图像复原效果,提出了一种新的多重约束非对称图像迭代盲解卷积算法。首先,在点扩散函数（PSF）频率域引入带宽有限约束来提高迭代盲解卷积算法的可靠性;然后,在PSF空间域引入支持域动态更新的思想以加快迭代盲解卷积算法收敛速度;最后,自动计算迭代盲解卷积算法的非对称因子以提高算法的自适应性。模拟实验结果表明,与RL-IBD算法比较,新算法迭代次数减少22.4%、峰值信噪比提高10.18 dB。在FK5-857和某双星的自适应光学图像复原实验中,也取得很好的复原效果。     

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.     

联合梯度预测与导引滤波的图像运动模糊复原

针对由相机与所摄景物之间发生相对位置移动所导致的图像运动模糊,提出了一种鲁棒的基于单幅运动模糊图像的盲反卷积算法。该方法首先通过预测图像中的较强边缘信息,实现用简单、易于求解的优化问题在傅里叶域中快速、准确地估计出点扩散函数。然后利用得到的点扩散函数,使用基于梯度约束的非盲反卷积算法复原清晰图像,同时采用一种新的边缘保持滤波器-导引滤波来消除噪声并抑制振铃效应。实验结果表明：本文的算法能够快速地从单幅运动模糊图像复原出具有清晰边缘和纹理的高质量图像,并且运算时间不超过20 s。     

一种基于模糊成像机理的QR码图像快速盲复原方法

提出了一种基于模糊成像机理的QR码图像快速盲复原方法.在对模糊成像弥散光斑质心不变性研究的基础上,设计圆形寻像图形,在成像模糊时能通过连通域等方法快速检测到图形质心以及QR码符号位置,再结合阶跃边缘特性、梯度强度特性、边缘检测技术以及光学成像机理快速准确估计出模糊QR码图像离焦半径大小,应用维纳滤波算法快速且有效复原Q...     

基于改进NAS-RIF的三维显微图像盲复原

对二维NAS-RIF算法进行了改进,并将它用于三维显微图像复原,分别用模拟样本和真实生物样本进行了实验。针对原算法对噪声有放大作用,提出了基于中值滤波去噪的改进。在支持域的确定、最小点的搜索上进行改进,提高复原质量。改进了原算法仅适用于均匀背景的不足,扩大了应用范围。实验结果表明,该算法在三维显微图像盲复原中具有较好的效果。     

雾天降质图像的快速复原

针对在雨雾霾天气条件下,大气介质的散射和吸收作用导致光电成像系统接收的图像对比度降低,细节模糊不清及颜色偏移,提出通过快速图像复原来解决此类图像退化问题。基于大气成像光学模型,在暗通道先验的理论基础上,提出了一种基于形态学滤波器的快速估算暗通道图像的方法,并采用参数自适应调整方法来抑制暗通道先验不满足时的大片天空/白墙区域的颜色失真现象。实验结果表明,该算法能够有效快速复原雨雾天气条件下的降质图像,对于600×400大小的图像,其Matlab复原仿真时间仅为0.4 s,复原后的图像主观视觉质量明显提升,其大片天空/白墙区域的颜色失真得到有效抑制。     

基于双边纹理滤波的图像细节增强方法

为了实现图像的细节增强,特别是纹理细节增强,同时尽可能保持图像的结构完整,提出了一种基于双边纹理滤波的图像多尺度分解方法。首先,对图像进行多尺度双边纹理滤波分解,分别得到一幅基本图像和一系列细节纹理图像。接着,类似于小波增强方法,对细节图像采用多尺度自适应增强方法,得到一系列增强后的纹理细节图像。最后,将基本图像和增强后细节图像相加,重构出最后的增强图像。实验结果表明:本文提出的增强方法能够在突出边缘的同时,较好地增强图像中的纹理细节信息。将基于双边纹理滤波的多尺度分解引入图像增强,能更好地体现图像纹理细节特征,为增强图像提供更加丰富的信息。     

基于微分图像自相关的离焦模糊图像盲复原

针对离焦模糊图像的盲复原算法的研究具有重要的实际意义和实用价值.根据光学离焦成像模型,研究提出了一种基于微分图像自相关的离焦模糊图像超分辨力盲复原算法,即首先采用拉普拉斯算子对离焦模糊图像进行二阶微分并求微分图像的自相关,然后从自相关结果所包含的信息中确定离焦模糊半径,最后以离焦模糊模型结合MPMAP超分辨力复原算法对离焦模糊图像进行肓复原.实验证明:算法能够以较高的精度估计出离焦模糊半径并实现离焦模糊图像的盲复原,该算法较其它同类算法在减少计算过程中需要考虑的各类因素的同时也减少了计算量,提高了结果精度,依靠超分辨力复原算法获取更多的复原图像信息,已在实际刑侦和物证鉴定的离焦模糊图像判读和鉴定中获得成功应用.     

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.     

基于能量约束的自适应加权图像盲复原算法

提出一种基于能量约束的自适应加权图像盲复原算法。首先,将图像划分成多幅子图像,引入图像梯度作为权重构建加权光学传递函数估计模型,以减少图像纹理对光学传递函数辨识的影响;其次,根据图像信号能量建立约束方程,采用二分法选择最优复原结果,实现自适应图像盲复原。仿真实验和多光谱遥感图像实验结果都表明,该算法具有较高的峰值信噪比和结构相似度,能有效恢复高斯类模糊图像,增强图像细节分辨能力,提高图像的主观视觉效果。该算法可应用于数据量大、实时性强的领域。     

利用加权预测的图像迭代盲解卷积

为解决大气湍流造成的图像退化问题,本文鉴于现有的盲解卷积算法收敛性不稳定,计算量大等特点,提出了一种基于加权预测的迭代盲解卷积算法。对目前性能优秀的用迭代实现盲解卷积的L-R算法进行优化,在每次迭代结束后通过加权方法求出预测值,根据预测值计算方向加速算子,从而大大提高算法的收敛速度。实验表明：该算法不仅可对模糊退化图像进行很好的复原,同时与L-R算法相比收敛速度提高约43.8倍,其迭代速度快的特点决定了算法具有较高的工程实用价值。     

利用加权预测的图像迭代盲解卷积

为解决大气湍流造成的图像退化问题,本文鉴于现有的盲解卷积算法收敛性不稳定,计算量大等特点,提出了一种基于加权预测的迭代盲解卷积算法。对目前性能优秀的用迭代实现盲解卷积的L-R算法进行优化,在每次迭代结束后通过加权方法求出预测值,根据预测值计算方向加速算子,从而大大提高算法的收敛速度。实验表明:该算法不仅可对模糊退化图像进行很好的复原,同时与L-R算法相比收敛速度提高约43.8倍,其迭代速度快的特点决定了算法具有较高的工程实用价值。     

离焦模糊图像超分辨力盲复原算法分析

根据计算机模拟和实际拍摄的离焦模糊标准分辨力靶标图像,对提出的离焦模糊图像超分辨力盲复原算法进行了分析研究,对比了超分辨力盲复原算法与几种典型复原算法的效果,以及在不同离焦模糊半径下该算法的复原效果。实验结果表明,该算法对深度离焦模糊图像具有较明显的复原效果,复原图像相比较于模糊图像分辨力提高1倍;显著改善了标准分辨力靶标图像的可分辨组块。可分辨组块可以定量地描述复原算法对图像分辨力的改善程度。该算法已经应用到实际工作当中,并获得了较好的效果。     

一种新的运动模糊图像超分辨力盲复原算法

研究了具有深度运动模糊效果的图像的复原算法.采用对运动模糊图像的傅里叶频谱进行Radon变换来估计运动模糊方向,在此方向上计算运动模糊图像的自相关来估计运动模糊长度,再以运动模糊方向和运动模糊长度为参量结合超分辨力图像复原处理算法对比较严重的运动模糊图像进行复原.结果表明,该综合性算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参量并取得较好的复原效果.     

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。     

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(DT-CWT)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对应的图像。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。     

基于总变分的湍流退化噪声图像盲反卷积复原

根据总变分的噪声抑制特性和大气湍流成像过程,建立了基于总变分的大气湍流噪声图像多帧盲反卷积复原最小化模型,以基于共轭梯度数值优化方法的交替迭代算法求解,复原出了观测目标的清晰图像。在计算机上模拟了湍流退化和噪声污染图像。实验结果表明,该复原算法能有效地克服大气湍流和噪声的影响,可复原出清晰的原始目标图像。