基于超拉普拉斯先验的图像非盲解卷积

自然图像梯度的重尾分布在去噪、去模糊以及超分辨率等问题中已经被证实是一个非常有效的先验。自然图像梯度的长尾分布可以极好地用超拉普拉斯(Hyper-Laplacian)分布模型化。基于空间变化点扩散函数提出了一种超拉普拉斯先验的图像快速非盲解卷积方法,对图像进行复原。该算法的优势就是引入空间变化点扩散函数,使用分步交替迭代最小化方法,通过查表法快速对图像去卷积求解。该方法的解卷积速度得到较大幅度的提升,而且对模糊图像有较好的复原效果,提高了图像的质量。     

微扫描红外成像超分辨重建

为了通过低分辨率红外探测器获取高质量的图像信息,对基于微扫描成像的序列图像获取方法和超分辨图像重建算法进行了研究。首先,阐述了微扫描红外成像系统工作模式和软硬件构成。然后,提出了一种基于电机驱动的光学微扫描序列图像获取方法。最后,提出了一种基于字典学习的凸集投影算法用于超分辨图像重建。采用数值仿真和实际拍摄两种方式来验证本文算法的有效性,结果均表明本文方法能够有效地重建图像边缘细节并对噪声有较好的抑制作用。     

基于多正则化约束的图像去运动模糊

针对图像去运动模糊问题的病态性,已有的方法通常引入对图像的正则化约束从而缩小解空间范围使其良态化,但单一的正则化约束并不能很好地估计点扩散函数和复原原始图像。基于此,本文提出一种基于多正则化约束的图像去运动模糊方法。首先,根据图像梯度符合重尾分布的特性,采用归一化的超拉普拉斯先验项作为对图像先验约束的正则项。其次,分析描述图像运动模糊的点扩散函数的内在特性包括稀疏性和连续光滑性;同时,采用点扩散函数自身的L₁范数保证其稀疏性并作为其中一项点扩散函数先验约束的正则项,采用Tikhonov正则化约束保证其连续平滑性并作为另一项点扩散函数先验约束的正则项,避免估计的点扩散函数中存在孤立的点。由于所建立的正则项虽然不可微但其是非严格凸函数,故引入辅助变量采用分裂法和交替求解法对所建能量方程进行求解,并利用小波软阈值公式求解辅助变量。本文方法对合成的运动模糊图像和实际相机抖动造成的自然模糊图像均进行实验,实验结果验证了该模型和求解算法的有效性和快速性。实验结果表明,本文方法提高了点扩散函数估计准确度,同时提高了复原图像质量,具有较好的复原效果。     

基于数值保真项优化的TDI遥感图像复原方法

提出基于数值保真项优化的时间延迟积分电荷耦合元件（TDI-CCD）振动模糊遥感图像复原方法.针对时间延迟积分（TDI）退化图像点扩散函数（PSF）的空间变化性,根据成像平台颤振信息逐行构建模糊核.通过结合L1正则化和数值保真项优化,提出新的遥感图像去模糊方法,实现对TDI颤振图像的逐行复原.在基于最大后验概率（MAP）构建图像去模糊模型的过程中,将数值保真项扩展到二阶,以更好地保留图像细节.与传统的Richardson-Lucy（RL）算法、全变分方法相比,提出的算法去模糊效果明显.分析在不同积分级数和颤振频率下采用该算法复原后的图像的ssim,该算法体现出很好的普适性.     

基于刃边法的序列图像盲超分辨率重建算法

为了减少点扩展函数（PSF）估计误差对盲超分辨率重建结果的影响,本文提出了一种新的序列图像盲超分辨率重建算法。首先采用刃边法实现对成像系统点扩展函数的准确估计,然后将估计的点扩展函数引入迭代反投影超分辨率重建算法中,进行高分辨率图像的重建。实验结果表明,本文算法运算时间较短,不受限于低分辨率图像的模糊程度,重建结果不但具有较高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）,而且真实分辨率的提升幅度更大。     

基于交替方向乘子法的图像盲复原

为了克服正则化理论的全变分图像盲复原模型中出现的运行效率低、效果不好等问题,提出一种基于交替方向乘子法的盲复原迭代算法。该算法通过交替迭代的方式,将复原图像与点扩散函数交替估计,同时不必更新惩罚项从而提高了运行速度和复原的质量。计算同时加入了对点扩散函数的归一化和阈值约束条件以及对图像的正定性条件。数值试验中,对不同模糊类型的图像进行了盲复原处理,并与已有的其他盲复原方法进行了比较。从主观评价能够发现,提出的算法能够改进图像的质量,提高其分辨率;通过客观指标比较,峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)最大能够提高1.2 dB,结构相似度(structural similarity index, SSIM)最大提高1%,计算时间最大节约一半左右。     

基于最小二乘准则的模糊估计和图像复原

在计算光学显微成像技术中,点扩展函数往往是未知的,且不易获取,从而给图像复原带来很大困难.基于最小二乘准则和最优化理论,提出了利用变尺度法的三维点扩展函数参数估计算法;针对传统EM算法存在复原效果细节丢失严重等问题,提出最小二乘共轭梯度三维图像复原算法.算法在点扩展函数参数估计和求解真实图像之间进行交替迭代,从而得到图像的最优估计.实验表明,新算法在较短时间内,能够较准确地估计出点扩展函数参数,并得到较好的复原结果.     

一种头部CT图像运动模糊复原方法

针对在计算机断层扫描成像(CT)过程中患者头部的自主/非自主运动会造成头部CT图像产生模糊的问题,依据运动模糊理论提出了一种针对头部CT切片图像运动模糊的复原方法 .在复原处理之前,假设头部运动为匀速直线运动,根据头部CT切片上的线状伪影计算出运动参数,进而建立点扩散函数模型;然后利用Lucy-Richardson算法结合相应的点扩散函数模型对头部CT切片图像进行复原处理,最终获得清晰的图像.实验结果表明,利用该方法复原处理后,头部CT运动模糊图像中组织轮廓的清晰程度得到了不同程度的提高,而且有较好的直观视觉效果.     

基于插值函数的三维图像表面重建算法

在放射医学、核医学、无损检测及评价和数据压缩等众多领域,研究在不破坏被检测物体的情况下,观察物体内部组织的结构及空间位置,具有重要的理论意义和应用价值.为了获取物体内部的数据信息,通常采用射线扫描方式,然后根据实际需要,运用不同方法进行图像重建.本文研究受损的颅骨扫描图像,提出基于插值函数三维图像表面重建算法,改进了已有的图像重建过程.从数据采集到图像重建的全过程都在计算机上实现,并给出了背景物质检测、图像分割、图像剥离和三维图像表面重建仿真结果.最后对结果进行分析,证明了基于插值函数的三维图像表面重建算法可以有效地提高重建图像的质量.     

结合编码曝光和运动先验信息的局部模糊图像复原

针对局部运动模糊图像复原的病态性和背景被破坏的问题,提出基于编码曝光和运动先验信息的局部模糊图像复原方法. 分析编码曝光成像理论模型,建立最优码字选取的适应度函数准则. 通过物像关系,获得运动目标的点扩散函数（PSF）像移尺度初步估计参数,作为运动先验信息. 采用背景差分法进行目标提取,综合编码曝光运动模糊图像的叠加特性,实现对运动模糊目标区域的精确提取. 结合先验信息,引入基于贝叶斯最大后验概率框架的student-t复原算法进行PSF精确估计和复原重建,快速迭代得到复原结果. 搭建实验仿真系统,并开展针对实际运动目标的复原实验. 实验结果表明,该方法能有效改善传统曝光中运动模糊复原的病态性问题,抑制复原过程中目标图像边缘振铃及背景噪声的放大效应,所复原图像具有更好的主客观评价结果.