一种基于改进的暗通道先验的运动模糊核估计方法

传统的暗通道先验已成功地运用于单一图像去模糊问题,但是,当模糊图像具有显著噪声时,暗通道先验无法对模糊核估计起到作用.因此,得益于分数阶计算能够有效地抑制信号的噪声并对信号的低频部分进行增强,将分数阶计算理论与模糊图像的暗通道先验相结合,提出一种基于改进的暗通道先验的运动模糊核估计方法.首先,结合最大后验估计算法与分数阶暗通道先验,构建出运动模糊图像的核估计模型;其次,利用半二次方分裂法解决模型的非凸问题;最后,根据粗糙-精细的策略,利用多尺度迭代框架估计出准确图像的模糊核,进而利用非盲去模糊的方法求解清晰图像.实验结果表明:在有无显著噪声的模糊图像中,所提出的算法虽然所需计算时间较长,但是能够获得较为准确的模糊核,并且能够减少图像噪声以及振铃伪影,提高清晰图像估计的质量;此外,对于不同类型的模糊图像,所提出的算法也同样适用.     

二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊

模糊的超声图像经过极端通道先验去模糊后不够稀疏,导致极端通道稀疏约束可能不存在。因此,为了充分利用图像通道信息,通过增强去模糊后超声图像的稀疏性,提出一种二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊算法。首先,给出了相关的理论证明和实验说明二次稀疏极端通道先验用于约束模糊超声图像的可行性;然后,充分利用暗通道和亮通道的先验信息,在交替迭代过程中采用半二次分裂方法估计中间图像和模糊核;最后,用傅里叶变换求得最终的清晰图像和模糊核。在超声图像集上的实验结果表明,本文提出的二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊算法和其他超声图像去模糊方法相比更具可行性和优越性。     

自适应加权全变分的低剂量CT统计迭代算法

针对低剂量计算机断层扫描（LDCT）重建图像时出现条形伪影和脉冲噪声的现象,提出一种自适应加权全变分的LDCT统计迭代重建算法。该算法克服了传统全变分（TV）算法在去除条形伪影的同时引入阶梯效应的缺点,把基于加权方差的加权因子与TV模型相结合提出自适应加权全变分模型,然后再把新模型应用到惩罚加权最小二乘（PWLS）重建算法中,这样就可以对图像的不同区域进行不同强度的去噪,从而取得噪声抑制和边缘保持的良好效果。采用Shepp-Logan模型和数字骨盆体模来验证算法的有效性,实验结果表明,所提算法的归一化均方距离和归一化平均绝对距离均比滤波反投影（FBP）、PWLS、惩罚加权最小二乘的中值先验（PWLS-MP）以及惩罚加权最小二乘的全变分（PWLS-TV）算法的值小,且可分别获得40.91 dB和42.25 dB的峰值信噪比。实验结果表明,该算法重建出的图像在有效去除条形伪影的同时对图像的边缘和细节起到很好的保护作用。     

基于稀疏表示和梯度先验的图像盲去模糊

针对目前基于稀疏表示的图像盲卷积算法细节恢复有限等问题,提出一种基于稀疏表示和梯度先验的图像盲卷积算法。虽然每个图像块可以通过字典稀疏表示,但是图像块重构出的图像常常出现“伪像”,本文将梯度先验知识和超拉普拉斯先验知识融入稀疏表示盲卷积模型中,采用迭代方法交替估计中间清晰图像和模糊核,一旦获得模糊核,采用超拉普拉斯非盲去卷积算法恢复出最终的清晰图像。实验结果表明,与其他去模糊算法相比,本文算法在抑制振铃方面效果显著。     

基于正则化方法的图像盲去模糊

针对标准化稀疏先验的正则化方法估计复杂模糊核时的不准确性, 引入图像的预处理, 提出了一种图像盲去模糊的新方法。该方法将图像盲去模糊分为三个步骤：利用双边滤波器和冲击滤波器对图像进行预处理, 使得图像的噪声降低、边缘突出, 有利于模糊核的估计; 对预处理后的图像, 利用基于标准化稀疏先验的正则化方法估计模糊核; 根据估计出的模糊核利用TV正则化方法对图像进行非盲去卷积。采用快速迭代收缩阈值算法和快速总变分图像复原算法分别求解模糊核估计模型和图像非盲去卷积模型。实验结果表明, 针对单幅模糊图像, 该方法可以估计出准确的模糊核, 对噪声具有鲁棒性, 并且提高了图像复原速度, 具有较好的图像恢复效果。     

引入高阶P-Laplace的图像全变分盲复原方法

针对确定性盲复原中的振铃、阶梯现象和噪声抑制不充分的问题,将高阶P-Laplace算子引入到经典的全变分盲复原方法中。首先利用shock滤波器进行清晰边缘预测,后根据自然图像中像素的变化规律,对图像的边缘和平滑区域进行不同形式的处理,最后采用分裂布雷格曼迭代和交替最小化算法对非约束扩散方程进行求解。实验结果证明,与近年的一些盲复原算法相比,提出的改进算法能较好地缓解振铃现象,保护好边缘信息并改善图像复原效果。     

基于全变分去噪的MRI截断伪影抑制方法的研究

截断伪影(又称Gibbs伪影)是MRI常见伪影之一。其产生的原因是K空间的有限采样或者高频数据丢失。基于全变分TV(total variation)的方法来抑制截断伪影。首先把问题转变成求全变分最小值,然后用非线性最优化算法来求解。该算法有良好的边缘保留特性,同时也会导致图像分辨率的下降。在全变分基础上使用拉普拉斯锐化滤波器,实验结果表明该算法可以在保留边界的同时明显提高图像分辨率。     

基于非均匀模糊核的RL改进算法

针对传统均匀模糊模型下的Richardson Lucy（RL）算法存在振铃效应和细节丢失等问题,提出了一种基于非均匀模糊模型下的改进RL算法。基于Yu-Wing的射影运动模糊模型,通过在迭代过程中采用基于局部极值分解的方法提取含有图像结构但无振铃的边缘图像,将模糊图像和上述提取的边缘图像作为输入图像,用添加了局部先验项的RL法对输入图像进行去模糊。实验验证了算法抑制振铃效应的有效性,同时很好地保留了图像细节,表明非均匀模糊模型在相机抖动产生的模糊图像去模糊中更为有效。     

拉普拉斯与双边滤波的图像去运动模糊算法

运动模糊图像盲复原是图像复原中的关键问题之一,由于模糊信息的复杂性以及图像噪声的影响,导致复原的结果有振铃效应.为解决这些问题,提出基于拉普拉斯先验的改进算法.在原有的模糊核估计过程中,引入拉普拉斯锐化增强,增强图像的边缘信息,达到改善模糊核估计结果的目的.在复原时,针对图像振铃噪声,引入了双边滤波,抑制该噪声对复原结果的影响,进一步改善复原图像的质量.与三种现有图像去模糊算法相比,该方法能更准确地估计模糊信息,对图像复原具有更好的鲁棒性.     

全变分的分块小波阈值图像去噪

针对全变分算法对平滑区域抑噪不充分及小波阈值算法易造成边缘模糊的缺陷,提出了全变分的分块小波阈值算法。首先利用全变分粗去噪算法对含噪图像去除幅度较大的噪声,再利用分块小波阈值算法抑制残余噪声。实验结果表明,在图像边缘得到保护的同时较好地抑制了平坦区域的残余噪声,与传统算法相比,峰值信噪比和视觉效果都得到明显提高。     

基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法

针对单幅雾霾图像中包含的大面积天空或白色物体等区域暗通道先验失效和导向滤波去雾方法去雾不彻底的问题, 提出了一种基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法.首先基于暗通道引入了混合暗通道, 然后对混合暗通道进行映射处理, 从而得到大气耗散函数粗估计值; 利用导向滤波方法优化大气耗散函数粗估计值, 进而求解环境光值和初始传输图; 利用全变差正则化方法对初始传输图进行优化, 以解决其平滑性较差的问题.实验结果表明, 本文算法得到的去雾图像具有较高的清晰度, 对于大面积天空或白色物体区域也能实现良好的去雾效果.     

基于亮暗通道相结合的自适应图像去雾算法

暗通道先验(DCP)近几年已被证实是一种合适的除雾模型,然而其过程将引起图像的Halo效应和颜色失真.基于此,提出了结合亮通道原理和天空区域分割的新算法.使用亮通道和暗通道的结合来精准估计大气光值和透射率,天空区域自适应分割解决恢复无雾图像时天空区域的色彩失真问题.将从主观及客观两方面将本文去雾算法与现有算法进行对比,结果表明,本算法能够有效消除Halo效应,获得高对比度、高色彩饱和度以及丰富细节信息的去雾结果,同时也提高了图像去雾效率.     

一种改进的基于暗通道先验的图像去雾算法

针对暗通道先验去雾算法在图像灰白色或天空区域会产生颜色畸变及图像比较暗淡的问题,提出一种基于暗通道先验改进的算法。该算法通过修正导致颜色畸变的透射率计算问题,从而提高图像的视觉效果。同时,通过降低3个颜色通道的高亮度值,并采用均值方法来得到增强的无雾图像。实验结果表明,本文方法在很大程度上消除了去雾图像明亮区域的颜色畸变现象且有更好的颜色恢复度。     

融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾

目的 针对雾天图像高亮和雾浓区域中容易出现场景透射率值求取不准确,导致复原后的图像细节丢失、出现光晕现象、对比度和色彩难以满足人眼的视觉特性等问题,提出了一种融合引导滤波优化的色彩恢复多尺度视网膜算法（GF-MSRCR）和暗通道先验的图像去雾算法。方法 首先利用加权四叉树方法从最小通道图中快速搜索全局大气光值,再从图像增强角度应用GF-MSRCR算法初步估计场景透射率值,依据暗通道先验原理对最小通道图进行二次估测,根据两次求取结果按一定比例进行像素级图像融合,得到场景透射率估计值;利用变差函数修正估计值,经中值滤波进一步优化得到场景透射率的精确值,最后通过大气散射模型恢复雾天图像,调整对比度和恢复颜色后,得到了轮廓完整且细节清晰的无雾图像。结果 理论分析和实验结果表明,经本文算法去雾处理后的图像信息熵、对比度、平均梯度、结构相似性分别平均提升了7.87%、21.95%、47.73%和15.58%,同时运行时间缩短了53.22%,对近景、含小部分天空区域、含大片天空区域和含白色物体场景的多种类型雾天图像显示出较好的复原效果。结论 融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾算法能快速有效保留图像的细节信息、消除光晕,满足了人眼的视觉特性,具有一定的实用性以及普适性。     

基于多种先验的盲图像复原方法

基于好的还原图像是倾向于清晰图像而不是模糊图像这样一个事实,提出了一种基于多种先验的有效的盲图像去模糊方法。目前比较好的去模糊方法对于特定场景图像的复原效果不理想,存在一些模糊,包括轮廓和细节表示不清晰。为解决这些问题,结合多个先验知识,包括暗通道先验、强度图像先验和梯度图像先验知识,并加以权衡,就可以在复原过程中为轮廓和细节提供更多的先验信息,并把这个先验知识放到MAP的框架中,通过不断地迭代得到估计模糊核,再利用非盲的图像复原方法对原图像复原。在泛化处理自然环境的多种场景中,本文方法相较于目前比较先进的方法,结果的轮廓和细节都有不错的提升。     

混合全变差和低秩约束下的高光谱图像复原

目的 由于高光谱遥感数据携带丰富的光谱和空间信息,使其在许多领域得以广泛关注和应用。但是高光谱遥感数据在获取过程中受到各种因素的影响,存在多种不同程度的退化,进而影响到后续的处理和应用。因此,提出一种基于低秩矩阵近似和混合全变差正则化方法来复原退化的高光谱遥感数据。方法 首先分析高光谱遥感数据的两种低秩先验：光谱低秩先验和空间低秩先验;然后利用光谱低秩先验建立低秩矩阵近似表示模型,有效抑制稀疏噪声,例如脉冲噪声、条纹噪声、死线噪声等;再利用空间低秩先验建立混合全变差正则化模型,有效去除高密度噪声,例如强高斯噪声、泊松噪声等;最后结合两种模型的优势,建立基于低秩矩阵近似和混合全变差正则化模型。结果 利用多组高光谱遥感数据,和多种相关的高光谱复原方法进行对比仿真实验,表明新模型的结果在视觉质量有很大改进。与目前最新的复原模型相比,提出的模型的平均峰值信噪比能提高1.8 dB,而平均结构相似数值指标能提高0.05。结论 新模型充分利用高光谱遥感数据的空间和光谱低秩先验,针对含有高密度噪声和稀疏异常值的高光谱遥感数据,能够有效复原出高质量的高光谱遥感数据。     

结合天空区域识别的单幅图像去雾方法

针对现有图像去雾方法易于在天空区域引入负面视觉效果的缺陷,提出一个结合天空区域识别的单幅图像去雾方法;提出一个新的天空区域特征先验知识,并利用所提先验将雾天降质图像分割为天空与非天空区域;基于天空区域对大气光进行估计,并利用暗通道先验和导向全变分模型对非天空区域的透射率进行估计,从而基于大气散射模型获得去雾处理后的图像;使用一种邻域自适应的Retinex方法克服了去雾处理后图像偏暗的问题。对比实验证明,所提方法相比现有的类似方法具备更好的有效性及鲁棒性。     

二阶总广义变分小波修复模型

目的 针对全变分小波修复模型易导致阶梯效应的缺陷,提出一种加权的二阶总广义变分小波修复模型。方法 不同于全变分小波修复模型,假设的新模型引入二阶导数项且能够自动地调解一阶和二阶导数项。另外,为有效地利用图像的局部结构信息,新模型引入了权函数,它既能保护图像的边缘又增强光滑区域的去噪能力。 为有效地计算新模型,利用交替方向法将该模型变为两个子模型, 然后对两个子模型分别给出相应的理论和算法推导。结果 相比最近基于全变分正则小波修复模型(平均信噪比,平均绝对误差及平均结构相似性指标分别为21.884 4,6.857 8,0.827 2),新模型得到更好的修复效果(平均信噪比,平均绝对误差及平均结构相似性指标分别为22.313 8,6.626 1,0.831 8)。结论 与全变分正则相比,二阶总广义变分正则更好地减轻阶梯效应。目前, 国内外学者对该问题的研究取得一些结果。由于原始-对偶算法需要较小的参数,所以运算的速度较慢,因此更快速的算法理论有待进一步研究。另外,该正则能应用于图像去噪、分割、放大等方面。     

暗原色先验单幅图像去雾改进算法

目的为解决传统基于暗原色先验的单幅图像去雾算法实现效率低以及恢复雾化图像在天空、白云等明亮区域颜色失真的不足,提出一种改进算法。方法通过分块思想,完成透射率的空间自适应估计;通过判断大气光强度和暗通道差值绝对值大小来判断雾图中是否含有明亮区域。结果该算法不仅降低了传统算法的时间复杂度,而且弥补了传统算法在明亮区域透射率估计的不足。结论实验结果表明该改进算法可行、有效。     

基于暗通道优先烟雾检测算法的研究

烟雾的检测在现代智能消防中有着重要的应用前景。针对当前烟雾检测算法中存在的易受疑似烟雾物体的干扰,对稀薄烟雾检测灵敏度不高的问题,提出一种基于暗通道优先规律的烟雾检测算法。首先,算法根据图像暗通道优先规律和烟雾形成的传递函数,去除图像中烟雾的成分;然后,对去烟雾前后图像进行差分并根据一定门限做二值化处理,由此得到烟雾的疑似区域;最后,根据烟雾的飘动特点,对二值化图像进行背景建模和前景检测得到烟雾区域。经过实验证明,该算法对于稀薄烟雾的检测灵敏度高。