基于多尺度特征增强的合成孔径光学图像复原

受物理孔径大小和光线散射等影响,合成孔径光学系统成像因通光面积不足和相位失真而出现降质模糊.传统合成孔径光学系统成像复原算法对噪声敏感,过于依赖退化模型,自适应性差.对此提出一种基于生成对抗网络的光学图像复原方法,采用U-Net结构获取图像多级尺度特征,利用基于自注意力的混合域注意力提高网络在空间、通道上的特征提取能力,构造多尺度特征融合模块和特征增强模块,融合不同尺度特征间的信息,优化了编解码层的信息交互方式,增强了整体网络对原始图像真实结构的关注力,避免在复原过程中被振铃现象产生的伪影干扰.实验结果表明,与其他现有方法相比,该方法在峰值信噪比、结构相似性和感知相似度评估指标上分别提高了1.51%, 4.42%和5.22%,有效解决合成孔径光学系统成像结果模糊退化的问题.     

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.     

基于图像复原的高光谱图像前向像移补偿

为了提高高光谱图像空间维的图像分辨力,针对航空遥感器成像时由前向像移造成的图像模糊提出了像移补偿方法。分析了航空遥感器前向像移造成图像模糊的退化机制,对运动模糊图像进行了预处理;估计了点扩散函数和噪声功率,使用改进的维纳滤波算法对图像进行复原并以绝对平均误差、峰值信噪比作为评价标准进行了实验。在估计出模糊图像点扩散函数和噪声功率的情况下得到的结果显示:与传统的维纳滤波复原算法相比,改进的维纳滤波复原算法的图像绝对平均误差降低了9.31%,峰值信噪比提高了13.98%,表明提出的算法能够有效改善高光谱图像的像质。     

空中点目标运动模糊复原方法

在使用相机对空中远处点目标成像时,不可避免的,会因为相机的角运动引起图像的模糊。针对这一问题,提出了一种运动模糊复原方法。首先通过建立点目标运动的模型来了解造成运动模糊的原因,其次通过对模型的分析,从基本理论开始推导得出一个退化函数,并且采用模糊图像的维纳滤波复原模型。最后,对图像进行了仿真实验。实验结果表明,该复原模型有较好的复原效果。     

基于BP神经网络的闪光照相图像复原

针对闪光照相系统模糊较大、成像信噪比较低的问题,提出了一种基于BP神经网络的闪光照相图像复原方法。该方法利用BP神经网络的泛化能力,用样本图像对网络进行训练,建立退化图像与真实图像之间的非线性映射关系,然后将待复原图像分区,利用训练好的BP神经网络对待复原图像的边界区域进行复原处理。数值试验表明,在系统点扩展函数未知的情况下,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。     

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。     

基于FPGA的实时大气湍流图像复原算法及实现

由于大气湍流的影响,远距离光学成像设备获取的图像会出现严重的退化现象,例如几何畸变、运动模糊和离焦模糊等。目前主流的湍流复原算法通常依赖于非刚性配准、重建,或者从长时的视频序列中寻找稀有的“幸运区域”,这些方法均需要庞大的计算量或者提前获得完整视频数据,无法满足实际应用场景的实时性要求。因此,提出一种可在FPGA中实现的实时湍流复原算法。该方法利用大气湍流的随机性,通过连续帧信息对图像进行时间域的滤波,解决了图像几何畸变的问题;然后,将频域的维纳滤波转换为较为容易实现的空间域卷积,解决了图像模糊的问题。实验表明,本文算法不仅满足了实时性要求,同时有效地实现了湍流图像的复原。     

基于哈特曼-夏克波前传感器的模糊图像复原方法

离焦模糊图像的清晰度较低,因此必须对其进行复原。传统方法通常采用圆盘或高斯函数来近似离焦造成的点扩散函数,复原效果不够理想。为此,提出利用哈特曼-夏克波前传感器探测离焦波前,根据所得波前计算光学系统的点扩散函数,并采用Richardson-Lucy算法对模糊图像进行复原。搭建了实验用的光学系统,采集了离焦模糊图像以及相应的波前信息,获得了清晰的复原图像,并利用客观图像评价方法对退化图像和复原图像进行了评价,同时与传统方法得到的复原图像进行了比较。实验结果表明,该方法能精确重建点扩散函数,有效提高图像的质量。     

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.     

基于空间域共轭梯度法的盲目图像复原

针对图像退化的几种常见形式,在最小二乘法的基础上提出了一种基于共轭梯度法的空间域加权盲目图像复原方法。通过实验验证,该算法经过较少的迭代次数就可以实现运动模糊、离焦模糊图像的复原,并取得了较为满意的复原结果。     

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。     

A novel modified cepstral based technique for blind estimation of motion blur

In the problem of blind image deconvolution, estimation of blurring kernel is the first and foremost important step. Quality of restored image highly depends upon the accuracy of this estimation. In this paper we propose a modified cepstrum domain approach combined with bit-plane slicing method to estimate uniform motion blur parameters, which improves the accuracy without any manual intervention. A single motion blurred image under spatial invariance condition is considered. It is noted that the fourth bit plane of the modified cepstrum carries an important cue for estimating the blur direction. With the exploration of this bit plane no other post processing is required to estimate blur direction. The experimental evaluation is carried out on both real-blurred photographs and synthetically blurred standard test images such as Berkeley segmentation dataset and USC-SIPI texture image database. The experimental results show that the proposed method is capable of estimating blur parameters more accurately than the existing methods.     

点扩散函数高斯拟合估计与遥感图像恢复

为了减轻或消除航天遥感相机成像过程中图像退化造成的模糊,突出图像的特征目标,对获取的图像进行了恢复处理。首先,采用陷波滤波器在频率域对遥感图像进行了去噪预处理。然后,通过图像中具有刀刃边缘的地物估计成像系统的退化函数,即点扩散函数;同时,利用高斯拟合对估计的点扩散函数进行校正。最后,利用拟合后的点扩散函数,采用自适应维纳滤波对图像进行恢复。实验结果表明：陷波滤波器基本消除了图像中叠加的条带噪声。与原图相比,细节图像恢复后其方差增大4.395,灰度平均梯度增大1.799,Laplacian梯度增大10.014,图像目视效果更清晰。高斯拟合的点扩散函数用于遥感图像恢复,减轻了图像模糊,使图像细节突出,纹理清晰,利于图像的判读和分析。     

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.     

基于分时积分亚像元融合的地球静止轨道平台消颤振技术

相较于低轨卫星线阵扫描成像模式,地球静止轨道面阵成像的曝光时间相对更长,更容易受到平台颤振的影响而造成图像模糊.为了消除由平台颤振引起的像质退化,本文提出了基于分时积分亚像元融合的方法.由于地球静止轨道的凝视成像特性,相机观察区域在长时间内保持不变,因此分时短曝光可以获得多帧目标内容相同,但模糊尺度更低的短曝光图像.然后对多帧短曝光图像采用基于能量区域质心法的相位相关算法进行亚像元图像配准,计算相对偏移量并进行补偿,位移探测准确度可达0.1像元以内,满足卫星平台应用需求.再按亚像元偏移量对多帧图像进行融合,融合的过程可以提升由于曝光时间缩短而降低的单帧图像信噪比,最终可以获得图像清晰度更高、信噪比与原长曝光图像相当、信息辨识度更好的遥感图像.     

基于相位相关的匀速直线运动模糊图像位移参数估计

为估算匀速直线运动模糊图像的运动参数,提出了一种基于相位相关分析的图像配准方法。该方法利用傅里叶变换的平移特性,对产生平移的目标图像进行傅里叶变换并计算归一化互功率谱,其傅里叶逆变换对应二维脉冲函数,通过计算脉冲函数峰值坐标获取位移图像之间的亚像元级位移量。结合相位相关配准原理和线性空间不变退化模型,给出了匀速直线运动点扩散函数及其光学传递函数的数学描述;讨论了匀速直线运动模糊对相位相关配准结果的影响,证明了图像经过匀速直线运动退化后,位移图像之间归一化互功率谱具有不变性。实验结果表明：动态运动模糊图像最大检测误差为0.489 pixel,标准差为0.16 pixel。     

基于分时积分亚像元融合的地球静止轨道平台消颤振技术

相较于低轨卫星线阵扫描成像模式,地球静止轨道面阵成像的曝光时间相对更长,更容易受到平台颤振的影响而造成图像模糊.为了消除由平台颤振引起的像质退化,本文提出了基于分时积分亚像元融合的方法.由于地球静止轨道的凝视成像特性,相机观察区域在长时间内保持不变,因此分时短曝光可以获得多帧目标内容相同,但模糊尺度更低的短曝光图像.然后对多帧短曝光图像采用基于能量区域质心法的相位相关算法进行亚像元图像配准,计算相对偏移量并进行补偿,位移探测准确度可达0.1像元以内,满足卫星平台应用需求.再按亚像元偏移量对多帧图像进行融合,融合的过程可以提升由于曝光时间缩短而降低的单帧图像信噪比,最终可以获得图像清晰度更高、信噪比与原长曝光图像相当、信息辨识度更好的遥感图像.     

编码曝光相机系统设计

在研究编码曝光理论基础上,设计了应用型嵌入式编码曝光相机系统。在采集运动目标图像时,按照预设的编码时序控制曝光快门,得到了光生电荷多次叠加一次转移的图像。该图像为具有编码曝光信息的运动模糊图像,有更多的图像细节信息。编码曝光图像信号经过AD转换后将数据暂存在数据存储器,再经核心器件解码模块输出复原图像。实验结果证明,编码曝光相机能有效解决线性运动模糊问题。在相同测试条件下,利用无参考图像评价指标测试,编码曝光条件下复原图像质量的指标平均值均比一般单次曝光条件下复原图像质量提高了近2倍。     

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。     

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.