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盲反卷积方法在水下激光图像复原中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
由于水体对激光存在着吸收和散射效应,距离选通水下激光成像系统所获得的图像存在不同程度的劣化问题,具有信噪比低、边缘模糊等特点。为提高图像质量,在分析水下激光成像劣化过程的基础上,研究了水下激光图像的基本噪声特征,并结合点扩展函数和调制传递函数,利用威尔斯小角度近似理论,将盲反卷积方法应用到水下激光图像复原中。在进行盲反卷积图像复原时,比较和讨论了将原始图像和经过降噪处理后的图像分别作为初始输入的处理结果;并对当人为改变调制传递函数和点扩展函数时所得到的图像复原结果进行了研究和讨论。处理结果表明该方法能达到抑制背景噪声、突出目标细节、提高对比度的效果,对水下激光图像增强十分有效。 相似文献
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为了提高外场实验中远距离测量激光光斑位置的精度,提出利用盲解卷积技术对光斑图像进行事后复原来削弱大气湍流对光斑成像的影响。首先,介绍了经典盲解卷积算法,分析了其不足之处,并提出了一种改进的盲解卷积算法。为了提高目标函数的收敛性和收敛速度,在TV(Total Variation)目标函数加入惩罚项,并对交替迭代法进行改进。然后,用数学方法证明了改进的盲解卷积算法的收敛性。最后,进行了仿真实验。与传统算法相比,用改进算法恢复的图像信噪比至少提升了15%。文中给出了外场试验图像的实际复原效果。 相似文献
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传统的图像复原一般认为点扩散函数(PSF)是空间不变的,实际光学系统由于受到像差等因素的影响,并非严格的线性空间不变系统,基于空间变化PSF的非盲去卷积图像复原法逐渐体现其优越性。空间变化PSF的非盲去卷积图像复原法先准确估计图像空间变化的PSF,再利用非盲去卷积算法对图像进行复原,有利于恢复出高质量图像。本文从算法的角度综述了近几年提出的基于空间变化PSF的非盲去卷积图像复原方法,并对比了基于强边缘预测估计PSF的非盲去卷积法、基于模糊噪声图像对PSF估计非盲去卷积法等算法的优缺点,各算法分别在PSF估计精确度、振铃效应抑制效果、适用范围等方面体现出各自的优劣。空间变化PSF的非盲去卷积图像复原法的研究,有利于推进图像复原技术向更高水平发展,使光学系统往轻小型化方向发展,从而在多个科学领域发挥其重要作用。 相似文献
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非盲图像复原在数学上是一种典型的病态问题,也是计算机视觉领域的重要研究内容之一,其目标是在点扩散函数已知的情况下,由模糊图像估计出清晰图像,其研究重点是在改善图像清晰度和抑制噪声之间做出适当的折衷。近50年来,非盲图像复原取得了长足的发展,从早期的维纳滤波到当前的深度学习,学者们提出了数以百计的非盲图像复原算法,并应用在各个领域。本文首先介绍非盲图像复原的基本概念和研究意义,然后依据算法的属性对非盲图像复原算法进行分类概括,从总体上将其分为传统方法和深度学习方法,又进一步将传统方法细分为直接法和迭代法,并依据不同算法的模型特征,分析不同类别中主要算法的优缺点,同时结合多种典型实验,比较分析了一些代表性算法的复原性能,最后展望了非盲图像复原算法的发展趋势,归纳了重点研究方向。 相似文献
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基于噪声特性的大气湍流退化图像多帧盲反卷积复原 总被引:6,自引:4,他引:2
由于大气湍流和噪声的影响,造成观测目标图像的退化.为了目标的精确观测,根据噪声特性,结合符合物理意义的约束条件,提出了新的大气湍流图像盲反卷积复原最小化模型,并以共轭梯度数值优化方法交替迭代求解,复原观测目标图像.为验证提出的算法的有效性,在计算机上模拟参数为望远镜口径为2.0 m,大气相干长度为0.1 m,图像信噪比为10 dB的大气湍流退化和噪声污染的图像,以提出的盲反卷积复原方法复原,实验结果表明,提出的盲反卷积复原算法避免了传统的盲反卷积复原算法的缺陷,有效地克服大气湍流和噪声的影响,复原出了清晰的观测目标图像.该图像盲反卷积复原方法的研究,对地基望远镜的观测有重要的基础性作用. 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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