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。     

基于小波变换和非负支撑域递归逆滤波算法的盲目图像复原

提出了一种将自适应正则化方法与非负支撑域递归逆滤波(NAS-RIF)算法相结合用于小波域的盲图像复原算法.该算法先对降质图像进行小波分解,得到了图像在不同子频段的信息.在各个子频段采用NAS-RIF算法进行复原.针对各个子频段内图像的频率和方向特性,分别引入了不同的正则化约束项.在各个子频段估计出噪声方差,提出了根据噪声方差和图像局部方差来选取正则化参数.分别对两幅模糊图像进行了仿真实验,复原结果取得的信噪比分别为19.66 dB和23.86 dB.实验结果表明,复原效果相对于空间自适应正则化方法有一定的提高.     

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。     

基于改进自适应Wiener滤波的光学合成孔径系统图像复原算法

为了解决光学合成孔径系统成像模糊问题以及研究其相应图像复原算法,采用Zemax软件分析了四孔径光学合成孔径系统的MTF,以及其像质模糊原因。并用MATLAB仿真分析常用的Wiener滤波复原算法,得出该算法在处理合成孔径系统图像存在不足。提出了一种基于K值自适应改变Wiener滤波图像复原方法,通过计算机仿真验证表明,该算法可使合成孔径系统降质图像的像质得到较好改善,复原效果优于Wiener滤波,且其像质评价参数PSNR以及ISNR分别提高了6.89%和1.1dB。     

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     

基于光照-反射成像模型和形态学操作的多谱段图像增强算法

为解决多谱段降质图像增强问题,提出了一种基于光照-反射成像模型和形态学操作的多谱段图像增强算法.首先对图像饱和度使用自适应非线性拉伸函数进行拉伸,使增强后的图像色彩更加饱和、自然;接下来利用引导滤波算法提取出图像的光照分量,提出了一种基于细节特征的加权融合策略,利用光照分布特性构造了一种自适应Gamma校正函数对光照分量进行处理,并将其与利用对比度受限的自适应直方图均衡化方法处理后的光照分量以及原始光照分量进行融合;然后在反射分量校正时,构造了一种形态学操作函数来校正反射信息;最后合并光照分量和反射分量,并与处理后的饱和度分量和色调分量一起得到增强图像.采用主客观评价指标对可见光低照度图像、水下图像、高动态范围图像、沙尘暴图像、雾天图像和热红外图像6种降质多谱段图像实验结果进行分析比较,结果表明本文算法能够有效地抑制图像噪声、增强图像细节信息、改善图像视觉效果,可应用于多种图像增强领域.     

基于Markov随机场的自适应正则化三维显微图像复原

提出了基于马尔可夫随机场模型的正则化因子自适应调整三维显微图像复原算法,并用模拟序列样本和真实生物样本进行了实验.为了保持复原图像的边缘等细节信息,以Markov随机场模型作为图像的先验概率模型,对代价函数添加边缘约束惩罚项.其中,正则化因子在迭代过程中自适应地进行更新.实验结果表明此算法在对原始图像进行估计的同时,能够有效地保留图像的边缘等细节信息.而EM算法虽然能够有效地去除层间干扰,却丢失了大量的细节信息.     

基于瀑布型多重网格加速的复指数波前复原算法

激光在大气中传输时,由于强湍流或长传输距离的影响,畸变波前中出现由相位起点组成的不连续相位,现有波前复原算法不能有效复原不连续相位,使得自适应光学系统校正效果下降甚至失效.本文分析了最小二乘波前复原算法不能复原相位奇点的原因,提出了基于瀑布型多重网格加速的复指数波前复原算法,给出了复指数波前复原算法中迭代计算、降采样、插值计算的实现方式.研究了该方法对不连续相位和随机连续相位的复原能力,数值分析了采用复指数波前复原算法的自适应光学系统对大气湍流像差的校正效果.仿真结果表明,同等复原精度下,相比直接迭代过程,该方法所需浮点乘数目减少了近2个数量级,且随着夏克-哈特曼波前传感器子孔径数目增加,其在计算量上的优势更加明显. Rytov方差较大时,相比直接斜率法,自适应光学系统采用复指数波前复原算法后校正光束Strehl比提升1倍.     

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.     

Interlaced scan CCD image motion deblur for space-variant motion blurs

Motion blur is caused by camera shakes or object motions during exposure when the shutter speed is relatively slow. As for the object motion blur, the degradation of a CCD image is often characterized by space-variant motion blurs, since objects are often moving in different directions at different speeds. But most image restorations for space-variant motion blurs are addressed only for progressive scan CCD images. To address the space-variant image restorations for interlaced scan images, we propose a novel image restoration scheme. First, one interlaced scan image frame is required, which is divided into the odd field and the even field images. These two field images are further segmented into rectangular blocks. The motion vectors are computed in these rectangular blocks using an efficient block matching algorithm. Second, image restoration is performed in these rectangular blocks using a constrained least square algorithm in the odd or even field image, which can both preserve edge structures and remove noises. Our novel scheme is illustrated by restoring a space-variant blurred moving boat image and a synthetic blurred image.     

Image restoration for interlaced scan CCD image with space-variant motion blurs

When the speeds of objects in a scene exceed the temporal resolution of the camera shutter, motion blurs will occur. Since objects are often moving in different directions at different speeds, the degradation of a CCD image is often characterized by space-variant motion blurs. Image restoration algorithms for space-variant motion blurs are available for progressive scan CCD images, but not for interlaced scan images. To address the space-variant image restoration for interlaced scan images, a novel three-step image restoration scheme is proposed. Firstly, one interlaced scan image is divided into odd field and even field images. Secondly, these two field images are further segmented into rectangular blocks and the motion vectors are computed based on these rectangular blocks using an efficient block matching algorithm. Thirdly, image restoration is performed using a blind deconvolution algorithm in the odd or even field image. The final restored image is obtained by combining the restored odd and even field images. The scheme is illustrated by restoring a space-variant blurred moving vehicle image and a synthetic blurred image.     

基于约束共轭梯度的高能闪光照相图像复原算法

 针对闪光照相系统模糊较大、成像信噪比低的特点,提出了一种基于约束共轭梯度的闪光照相图像复原算法,将闪光照相图像复原问题转化为一个约束优化问题,引入基于非负、中值滤波和偏微分方程的光滑约束条件,并利用约束共轭梯度法迭代求最优解。数值试验表明,该算法能较好再现图像边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉方面都有较大提高。     

结合基于梯度的振铃评价算法的总变分最小化图像分块复原法

为了消除退化函数随空间变化发生变化模糊图像分块复原法子块之间的不平滑拼接缝,提出了一种结合了基于梯度的振铃评价算法梯度振铃评价(GRM)的总变分(TV)最小化分块复原法.根据图像分布及退化类型将模糊图像划分为矩形、环形或其他形状的子块,图像子块之间要留有一定的重叠区;然后对每一个图像子块进行复原,GRM方法是基于图像梯度结构相似度的图像质量评价算法,以GRM作为TV复原算法迭代过程中的收敛条件,可以更好地控制复原图像的振铃;最后去除复原图像子块含振铃波纹的重叠区,拼接得到完整图像.并以矩形分块及环形分块为例,证明该方法可以很好地抑制图像边界振铃效应,克服分块复原法本身的缺陷,得到拼接平滑的完整图像.     

基于自适应加权约束最小二乘法的麦克风阵列稳健频率不变波束形成算法

为了解决麦克风阵列通道失配时波束形成算法的稳健性问题, 提出一种基于自适应加权约束最小二乘法的麦克风阵列稳健频率不变波束形成算法. 该算法在分析无通道失配和通道失配时阵列模型特点基础上, 深入研究了通道失配时约束最小二乘频率不变波束形成算法存在的问题及其产生的原因; 将麦克风特性的概率密度函数作为稳健因子加入到约束最小二乘频率不变波束形成算法后, 其频率不变性的稳健性得到了一定的提高, 但稳健性仍较差. 为了进一步提高约束最小二乘法频率不变波束形成算法的稳键性, 通过定义代价函数中控制频率不变性的动态加权系数来调节旁瓣频谱能量, 大大提高了频率不变波束形成算法的稳键性, 将频率不变的频带范围内同一到达角度上不同频率所形成的阵列响应的最大值与最小值之比定义为波动误差, 并作为比较本文算法与约束最小二乘稳健波束形成算法和minmax稳健波束形成算法在通道失配时频率不变性稳键性的评价指标. 算法实例验证结果表明, 在麦克风阵列通道失配时, 本文算法的波动误差最小、频率不变波束形成稳健性最好, 而且适用于任意结构的阵列.     

改进的傅里叶域小波域联合去模糊算法

傅里叶域与小波域的联合去模糊算法在低噪声时具有优越的恢复效果,但是这种联合去模糊算法并不适用于含噪声的模糊图像.为了解决这一问题,本文将先验约束分别引入傅里叶域的去模糊步骤和小波域的去噪步骤.在傅里叶域,用矩阵形式表示目标函数.对目标函数添加平滑约束并且通过噪声水平和模糊图像高频信息计算得到平滑约束项的滤波系数.同样方式,在小波域对小波域目标函数添加能量约束,实现小波域目标函数的正则化过程.分析傅里叶域的噪声放大程度,通过傅里叶域的滤波系数计算得到小波域能量约束的滤波系数.傅里叶域的平滑约束可以抑制滤波过程中噪声的产生,小波域的能量约束可以提高小波域滤波的鲁棒性.仿真实验表明,改进的算法相比于原始算法具有更好的鲁棒性,可以有效提高图像的恢复质量.对于噪声标准差为0.010.1的模糊图像,改进算法恢复图像峰值信噪比比原始算法恢复图像的峰值信噪比高1左右.并且改进算法对于高斯型点扩散函数误差具有鲁棒性,当点扩散函数估计方差与实际方差相差0.4时,改进算法的恢复效果仍优于原始算法.     

基于稀疏先验的空间目标图像盲反演方法

针对图像盲反演算法未考虑空间目标图像自身特性,致使对空间目标图像细节信息恢复不理想、重构图像中易产生边界伪像等不足之处,提出了一种基于稀疏表示的联合稀疏先验约束盲反演算法.首先,结合空间目标图像梯度的稀疏特性,采用图像梯度的L 0范数提取有利于模糊核估计的图像显著边缘信息;其次,采用L p范数和L 0范数对图像的梯度分布和空间域进行稀疏约束,以保证反演图像的像素点间具有显著的对比度,同时保证图像中包含边缘和纹理等细节信息;最后,采用拉普拉斯分布先验对模糊核进行约束,以保证模糊核的稀疏特性.采取交替迭代策略对所提出的模型进行优化求解,从而得到模糊核和空间目标图像的估计值.实验结果表明,相比于几种具有代表性的盲反演算法,提出的方法能估计出更准确的模糊核,对图像边缘和纹理等细节信息具有更好的恢复能力,在主观评价和客观评价方面均取得了较好的反演性能.     

基于小波包分析二次阈值去噪图像复原方法

提出了基于小波包分析的二次去噪复原的图像复原新方法。利用小波包分析在信号去噪中对图像信号高频部分更加灵活、更加精确的局部分析能力,针对低信噪比模糊图像,通过选取较小的阈值,交替地进行了两次预去噪处理和复原。采用PML算法,实验比较了小波包阈值一次去噪法和二次去噪法。实验表明,二次去噪法由于阈值取值较小,对退化图像信息的能量分布改变较小,可以获得比一次去噪法更加良好的复原效果。     

变像管扫描相机超分辨诊断技术研究

 时间分辨力是变像管扫描相机的重要技术参数,提出了将超分辨率图像复原理论应用于超快诊断研究,首先阐述了图像超分辨率复原在超快诊断中应用的可能性,给出了变像管扫描相机图像点扩散函数的分析和计算方法。最后,基于Poisson MMAP（MPMAP）超分辨力复原算法,获得了Au阴极X射线变像管扫描相机的图像复原结果,实验结果证明了方法的有效性,为变像管扫描相机时间分辨力的提高提供了一种新的途径。     

Image degradation characteristics and restoration based on regularization for diffractive imaging

The diffractive membrane optical imaging system is an important development trend of ultra large aperture and lightweight space camera. However, related investigations on physics-based diffractive imaging degradation characteristics and corresponding image restoration methods are less studied. In this paper, the model of image quality degradation for the diffraction imaging system is first deduced mathematically based on diffraction theory and then the degradation characteristics are analyzed. On this basis, a novel regularization model of image restoration that contains multiple prior constraints is established. After that, the solving approach of the equation with the multi-norm coexistence and multi-regularization parameters (prior’s parameters) is presented. Subsequently, the space-variant PSF image restoration method for large aperture diffractive imaging system is proposed combined with block idea of isoplanatic region. Experimentally, the proposed algorithm demonstrates its capacity to achieve multi-objective improvement including MTF enhancing, dispersion correcting, noise and artifact suppressing as well as image’s detail preserving, and produce satisfactory visual quality. This can provide scientific basis for applications and possesses potential application prospects on future space applications of diffractive membrane imaging technology.