小模糊尺度下运动模糊方向鉴别算法研究

针对现有模糊方向鉴别算法检测小尺度运动模糊图像存在误差的问题,基于运动模糊图像二次傅里叶变换后的频谱特性,分析了其误差成因,并提出了一种适用于小尺度运动模糊图像模糊方向鉴别的新算法。首先对小尺度运动模糊图像的频谱进行细化,通过中值滤波对细化图像去噪,避开了频谱噪声带来的估计误差问题;其次,选取灰度中值作为阈值进行二值化,同时去除二值图像的中心十字亮线和中心亮斑,使模糊方向特征更加明显;然后用投影变换计算出亮条纹方向得到小尺度模糊图像的方向估计。最后通过仿真验证了算法在运动模糊尺度为3～10像素的小尺度情况下的实效性。实验结果表明,该算法相比其他同类算法对于小尺度运动模糊图像的模糊方向估计精度更高。     

基于图像频谱全局均值标准差分割的点扩散函数估计

实现运动模糊图像恢复的关键是获得准确的点扩散函数(point spread function,PSF)。针对PSF的模糊尺度和模糊方向这两个重要参数,提出了一种基于图像频谱全局均值标准差的估计方法。通过研究运动模糊图像的产生机理,分析了二次傅里叶变换的频谱特性,利用全局均值标准差法对频谱图进行阈值分割,结合中心点和端点的坐标距离来估计模糊尺度,运用Radon变换鉴别模糊方向,实现了PSF参数的确定。进行了标准图像阈值分割准确度的验证,利用仿真模糊图像估计算法进行了验证,并进行了实际复原实验。结果表明,该方法具有误差小、稳定性高和不受运动方向限制的特点,为图像恢复提供了一种准确、简便的参数估计方法。     

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.     

基于频谱分析的匀速运动模糊图像模糊方向识别

点扩展函数的设置是图像复原中的关键问题，对于匀速直线运动模糊图像，运动方向和模糊长度决定了点扩展函数。根据运动模糊图像和原始图像在频谱上存在的对应关系，即运动模糊图像频谱存在着对应于传递函数零点的暗条纹，提出对运动模糊图像，通过二维傅里叶变换、二值化以及Radon变换检测运动模糊图像频谱图上暗条纹的方向和位置，来实现运动方向测量的方法。用该方法对模糊图像进行检测，模糊方向的识别精度小于1°。实验证明该方法可以实现平面内任意方向运动的测量。     

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.     

用神经网络鉴别退化图像的模糊类型

提出了一种用神经网络鉴别退化图像的模糊类型的方法。由于采用不同降质方法得到退化图像的频谱差异较大,以此作为判别依据,用概率神经网络实现了对四种模糊类型:离焦,矩形,运动和高斯模糊的鉴别。根据神经网络的鉴别结果决定点扩散函数的初始估计值,可大大地提高盲解恢复算法的复原质量和系统点扩散函数的估计精度,扩大了算法的实用范围。     

单幅模糊图像点扩散函数估计的梯度倒谱分析方法研究

针对单幅图像复原算法引入先验信息导致复杂度高、运算效率低的问题, 提出了单幅模糊图像点扩散函数估计的梯度倒谱分析方法. 首先给出了单幅模糊图像梯度倒谱估计其点扩散函数的基本原理, 利用相位恢复策略复原了二维点扩散函数相位信息, 实现了点扩散函数的快速估计; 其次, 为鉴别点扩散函数估计精度, 建立了图像梯度保真约束的全变分正则化图像复原模型, 并采用快速稳定收敛的交替方向策略优化能量函数; 通过对仿真和实拍单幅模糊图像进行的测试实验结果表明, 该方法快速准确地估计出点扩散函数, 克服了传统复原算法收敛速度慢的缺点, 有效抑制了振铃效应、保护了边缘信息, 为大尺寸单幅图像复原的工程化实现提供了理论和技术基础. 关键词： 图像复原 点扩散函数 梯度倒谱分析 全变分     

基于奇异值分解的运动模糊图像广义逆恢复方法

当线性模型应用于运动模糊模糊图像的恢复时,方程的最小二乘解是恢复图像的最优线性无偏估计。由于图像退化过程的不适定性,当观测值受到噪声干扰时,该解往往会远偏离真值。为了克服这个问题,通过对退化矩阵的奇异值分解,提取其不易受干扰的子空间,用该空间重构的逆矩阵具有良好抑噪能力,使图像在较长的运动模糊尺度内恢复时保持较低的失真。     

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。     

基于人眼视觉的对不良照明图像的二值化方法

提出一种新的基于视觉特性的自适应阈值分割方法.利用人眼视觉对比敏感度特性把图像块分成两类,分别借助OTSU算法和模拟人眼识别过程的多尺度模糊隶属方法实现对这两类具有不同灰度特性图像块的自动阈值分割.实验结果表明,使用该方法能够有效的克服不良照明的影响,还原图像的原本特征信息,二值化效果较好.     

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.     

基于数字射线成像的运动降质图像的恢复

当利用X射线数字成像技术对在流水线上运动的工件进行检测时,图像采集系统与工件在曝光时间内发生相对运动,造成了采集到的图像运动模糊降质。通过对运动降质产生机理的理论分析,建立了图像降质的离散退化模型。提出了利用运动模糊降质点扩展函数频域特性加上投影均值最大法来测量模糊运动方向的方法。旋转运动模糊图像的幅度谱图像,利用整列投影值最小法提取运动模糊降质点扩展函数长度。利用维纳滤波法对模糊降质图像进行了恢复,取得了较好的效果。     

Single image motion deblurring: An accurate PSF estimation and ringing reduction

In this paper we have proposed a single image motion deblurring algorithm that is based on a novel use of dual Fourier spectrum combined with bit plane slicing algorithm and Radon transform (RT) for accurate estimation of PSF parameters such as, blur length and blur angle. Even after very accurate PSF estimation, the deconvolution algorithms tend to introduce ringing artifacts at boundaries and near strong edges. To prevent this post deconvolution effect, a post processing method is also proposed in the framework of traditional Richardson–Lucy (RL) deconvolution algorithm. Experimental results evaluated on the basis of both qualitative and quantitative (PSNR, SSIM) metrics, verified on the dataset of both grayscale and color blurred images show that the proposed method outperforms the existing algorithms for removal of uniform blur. A comparison with state-of-the-art methods proves the usefulness of the proposed algorithm for deblurring real-life images/photographs.     

高频振动模糊图像仿真与分析

研究了运动模糊图像在空间域和频域上的数学模型,根据运动图像的模糊原理,提出了时间等分运动模糊图像的仿真方法,仿真了高频振动模糊图像.理论分析指出,物体做高频谐波振动时运动模糊成像的频谱会由于Bessel函数的零点的存在而形成系列条纹,对振动模糊图像的频谱做两次Radon变换能检测出振动的方向和振幅,从而得到高频振动模糊...     

倒谱在混合模糊图像分析中的应用

降晰参数识别在模糊图像恢复过程中具有很重要的作用。在各种图像捕获系统中,有两种形式的图像模糊比较常见:一种是由光学系统散焦造成的散焦模糊;另一种是物体与照相机之间的相对运动造成的运动模糊。相对单个模糊模型的参数识别来说,混合了散焦和运动模糊的图像,其模糊参数的识别要复杂得多。许多识别方法一般都是用来分析某一特定的模糊模型的,而对两种模糊混合在一起的情况来说是很难区分的。提出了一种倒谱分析方法,在倒谱域同时对这两种模型参数进行识别。在分析过程中,仍需要利用这两种模糊模型在频域的特征,首先应用一些调整性的变换,然后再转换到倒谱域,以便更准确地评估模糊参数。     

Multiframe blind image deconvolution with split Bregman method

In the paper, a multiframe blind image deconvolution method based on total variation and framelet regularizer is proposed. An adapted version of the split Bregman method is proposed to efficiently solve the resulting minimization problems. In each iteration, four sub-problems need to be solved, one of which can be very efficiently and easily solved via fast Fourier transform implementation or closed form solution. Both simulated noisy and blurred frames and real degraded frames are used to verify the effectiveness of the proposed method. Comparative experimental results show that the proposed method can efficiently remove the blur and noises and restore high quality sharp image.