基于维纳滤波的运动模糊星图复原仿真分析

针对航天器快速移动时星敏感器所摄取的星空图像出现运动模糊这一问题,提出了一种基于维纳滤波的星图复原方法。分析了各模糊参数对质心提取精度的影响,通过仿真实验得到模糊星图复原前后的质心提取精度和定姿精度的对比数据。实验结果表明,复原后的星图可以显著提高星图的质心提取精度和定姿精度,可有效地提高星图识别的成功率。     

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.     

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。     

基于运动模糊复原技术的红外弱小目标检测方法

在红外对空探测系统中,由于探测器时刻处于运动状态使得目标图像产生剧烈的运动模糊,给红外小目标检测造成困难。为了解决运动模糊条件下红外小目标检测的问题,提出将运动模糊复原技术和图像增强技术引入红外探测系统。先将探测器采集到的原始图像经过维纳滤波,对运动模糊进行处理并抑制噪声干扰,再利用梯度法对处理后的图像做锐化处理,增强目标边缘。实验验证和仿真分析结果都表明,该方法运动模糊复原效果明显,并在一定程度上抑制了噪声,提高了目标对比度,使目标在背景中更加凸显,并且能够显著提高目标图像质量。引入的评价参数峰值信噪比和均方差表现良好,该方法可以增强探测系统的使用性能。     

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MTF识别的大气模糊图象复原

大气传递函数(MTF),H,所引起的图象畸变可看作两个成分的贡献之和:一个确定成分<H>和一个随机成分△H.而<H>又是大气扰动的平均MTF和尘埃雾气微粒MTF的和.实际大气的H是完全未知的,要通过实验测量确定.D.Sadot等人提出了一种改进的滤波器,其中以确定成分<H>作为滤波器的传函,而把△H作为噪音成分对待,但传函<H>的获取要依赖于实时实验测量.显然,伴随PSF实验测量的方法将难以履行某些应用场合(如卫星摄影测绘)的图象复原.此外,经由该方法的复原结果已被表面噪音过重.由于<H>的精确解析式已被Fried等人在总结前人研究的基础上给出,并被实验所证实,但解析式中的Fried参数r₀(表征能见度)仍然是未知的,依然要通过实验测量给出.如果能从模糊图象本身中识别出参数r₀,则可解析求得平均扰动传函<H>.所以关键是如何从识别r₀.本文提出一种大气畸变图象复原的新方法.该技术的先进性在于避开昂贵且费时的实验测量,而直接从模糊图象中识别<H>.我们开发的这种识别是基于以下物理事实:1)<H>包含尘雾微粒MTF和扰动MTF的平均效果,它在秒级照相曝光时间内是确定不变的;2)模糊图象可由具有Gaus传函H_g的Wiener滤波器作近似复原;3)大气传函<H>与H_g和它们所退化的图象都具有相同的一维曲线零截点于是根据同截距理论和事实,首先依据频谱分析理论可由模糊图象求得Gauss传函H_g;再根据本文所导出的近似公式,由H_g求得Fried参数r₀;最后,传函<H>可以按照Fried理论由参数r₀解析确定一个正确的r₀可以产生一个好的复原结果这是由于对模糊主要贡献是<H>,而随机MTF,H,能够通过Wiener滤波器作为噪音加以去除文中给出了由近似Gauss传函H_g和由所识别的大气传函<H>的复原结果通过比较可见,后者比前者有较大的图象质量改善     

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...     

基于运动模糊复原技术的红外弱小目标检测方法EI北大核心CSCD

在红外对空探测系统中,由于探测器时刻处于运动状态使得目标图像产生剧烈的运动模糊,给红外小目标检测造成困难。为了解决运动模糊条件下红外小目标检测的问题,提出将运动模糊复原技术和图像增强技术引入红外探测系统。先将探测器采集到的原始图像经过维纳滤波,对运动模糊进行处理并抑制噪声干扰,再利用梯度法对处理后的图像做锐化处理,增强目标边缘。实验验证和仿真分析结果都表明,该方法运动模糊复原效果明显,并在一定程度上抑制了噪声,提高了目标对比度,使目标在背景中更加凸显,并且能够显著提高目标图像质量。引入的评价参数峰值信噪比和均方差表现良好,该方法可以增强探测系统的使用性能。     

基于区域奇异性滤波的小目标检测

针对复杂背景下红外运动小目标的检测和跟踪存在的难点,提出了基于SUSAN检测思想的滤波方法。该方法是通过构建局部区域的奇异性函数来计算奇异度的,并借鉴Wiener滤波的思想,由最小绝对差确定出灰度差阈值。该滤波方法达到了抑制背景、提高信噪比的目的。     

基于亮度先验的星图杂散光噪声去除方法

针对地基可见光观测图像中存在的杂散光干扰问题,提出了一种基于星图亮度先验的杂散光噪声去除方法.首先,通过分析杂散光形成的原因及其在星图中的空间分布特征,建立星图在杂散光干扰下的退化模型;然后利用星图的亮度先验,估计大气的深度信息并去除分布不均的杂散光噪声;最后,在地基光学望远镜拍摄的实际星图上进行验证.与现有的算法相比...     

基于稀疏表示的激光光斑复原方法

使用探测器阵列对远场激光光斑分布进行测量,是目前评价激光大气传输特性以及激光发射系统性能的重要方法。利用阵列探测器对高能激光系统性能进行评估,需要准确复原探测器测量所得的激光远场光斑。介绍了一种基于字典学习的阵列探测器激光光斑复原方法。首先利用改进后的线性插值算法对原始低采样光斑进行插值,其次介绍了K-SVD(K-singular value decomposition)字典学习算法,将所提方法运用到插值后的图像复原中。此外,用峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)和光斑质心偏移量对复原图像进行量化对比。该算法复原的图像PSNR比传统算法高出4 dB～5 dB,光斑质心偏差量在x轴和y轴方向与传统算法相比分别降低了14.7%和12.2%。实验结果表明,所提方法在视觉和量化指标上都取得了良好的光斑图像复原效果。     

基于Log-Polar变换的星图识别方法

基于Log-Polar变换提取特征模式,并将特征模式进行字符串编码,在KMP算法的基础上给出一种适合于星图识别的字符串匹配算法用以实现观测星和导航星的匹配识别。与栅格算法在相同实验条件下的比较表明:该方法对星点位置噪声和星等噪声具有更强的抗干扰能力,且具有更小的存储容量,但其识别速度还有待于进一步提高。     

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.     

运动与离焦模糊图像的复原

在运动和离焦所引起的图像模糊的情况中,本文提出了一种新的基于霍夫变换区分离焦模糊和运动模糊两类模糊的方法.该方法通过比较霍夫变换矩阵中的亮点数来区分两类模糊,不仅正确率达到100%,而且抗干扰性能好;其次通过对运动模糊图像做两次方向微分,估计其模糊方向,提高了模糊方向的估计准确度;最后利用改进的Prewiit算子和费米函数计算模糊图像的刃边函数,进而得到图像的调制传递函数,再利用维纳滤波复原图像.实验结果表明:本文算法不仅具有有效性和强抗噪音能力,而且对图像的信噪比要求可以低到20 dB;与传统算法相比,提高了图像的复原质量.     

模糊条码图像的正则化复原算法

由条码扫描仪获得条码图像的过程可以用理想条码信号与扫描仪光学系统点扩散函数的卷积模型来描述。反卷积是消除由光学系统点扩散带来的模糊现象的最好办法。为克服反卷积的病态问题,研究了反卷积的正则化方法;针对条码信号的特点,构建了适合于条码信号复原的惩罚项,提出了条码信号的正则化复原算法及其适合于计算机运算的迭代算法。通过实验研究了算法在不同情况下的抗干扰能力。实验结果表明,正则化条码信号复原算法在消除系统点扩散函数的影响的同时能够很好地抑制噪声。     

基于模糊理论的空间屏蔽滤波信号去噪

基于模糊理论提出了一种空间屏蔽滤波信号去噪方法.对信号进行二进小波变换后,对信号进行空间屏蔽滤波,对于未通过滤波器的系数进行模糊阈值处理实现去噪.通过对含噪HeaviSine和Doppler信号的去噪仿真,表明,该方法对噪音具有良好的抑制作用,能较好地保持信号在间断点处的信息.与传统空间屏蔽滤波相比,该方法对不同种类的含噪信号均具有良好的去噪效果.     

基于RBF神经网络的图像融合复原方法研究

提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的多通道图像数据融合复原方法,研究了该方法在多光谱图像复原上的应用.将软竞争学习策略和自适应调整隐节点相结合对网络进行优化训练.利用多光谱卫星图像数据,对所提出的方法进行仿真实验.实验结果表明：该融合复原方法提高了复原图像的质量;改进后的学习算法能够保证学习准确度和较短的训练时间;实验还表明RBF神经网络的多通道复原和单通道复原、传统的维纳滤波及最大后验概率方法相比,在改善图像像质上具有明显的优越性.     

星图中基于小波变换的CCD传感器Smear现象消除方法

帧转移型CCD传感器在拍摄星空背景图像时,视场中高亮度恒星会产生Smear现象,从而对目标检测有严重影响.为了消除Smear现象,提出了一种星图中基于小波变换的Smear消除方法.首先根据Smear产生机理及星空图像特性,建立星图Smear问题的模型|然后使用多层二维Haar小波分解,把Smear亮线分离到低频分量及高频垂直分量中分别进行Smear消除处理|最后重构出消除Smear的图像.实验结果表明:该方法能有效去除Smear,最大限度保留图像原有信息,并可增强Smear区域弱小目标信噪比.     

扩展消模糊滤波片动态范围的一种方法

一、前言众所周知,在空间平移不变的系统中模糊图象可以用消卷积的方法通过空间滤波进行处理［１］．实际上,一般空间滤波片密度值为２左右,很少超过４．这样．它的密度值不能满足宽广的消模糊传递函数的动态范围的要求,使得图象处理效果受到影响．为此,我们研究一种用非相干光方法制作滤波片,既能扩展滤波片的动态范围,又能修正滤波片胶片的非线性．二、滤波片的制作在消卷积图象处理系统中,滤波片的消模糊传递函数为?...