基于噪声分析和稀疏正则化的图像盲复原方法

在海事搜救过程中,机载红外相机拍摄的红外图像由于直升机振动、气流扰动、高速飞行以及红外相机摆扫等因素,严重影响图像质量.根据直升机载红外相机成像特点,提出了一种基于噪声分析和稀疏正则化的图像盲复原方法.该方法首先分析了成像过程中的噪声分布,并对噪声进行预处理,再根据稀疏表达理论,用图像边缘的稀疏先验信息指导点扩散函数复原,接着通过非盲复原方法得到目标图像,将目标图像作为下一次迭代的输入图像,如此循环迭代得到清晰图像.最后,对仿真模糊图像和实拍模糊图像进行了复原实验.实验结果表明这种方法能有效改善图像质量,并且在处理实拍运动模糊图像时,相比其他复原方法效果更好.     

基于高斯型点扩展函数的红外图像热源复原

为了复原红外图像的热源,采用高斯点扩展函数的方法来增强热源的清晰度和对比度。首先,确定热源图像的高斯点扩展函数,建立其退化模型;然后,采用维纳滤波的方法复原红外图像中的热源,对复原图像通过YIQ变换来复原其温度场彩色信息;最后,通过边缘锐度和标准差评价分析热源复原的质量,并与盲复原算法对比。结果表明,边缘锐度边缘锐度和标准差分别提高了0.502%和0.124%。基于高斯型点扩展函数的方法对红外图像的热源复原具有明显的效果。     

基于各向异性总变分的运动模糊盲复原方法

针对目前运动模糊图像盲复原算法对图像边缘中 拐角结构复原不佳这一问题,提出了一种以各向异性总变分为图像和模糊核正则项的遥感图 像盲 复原方法。为便于进行数值计算,采用交叉算法和分裂布雷格曼迭代导出了本文提出的盲复 原方法的迭 代公式。实验结果表明,与基于同向异性总变分的盲复原方法以及基于小波框架的盲复原方 法相 比,本文方法不仅能估算出较精确的点扩散函数(PSF,point sp read function),有效地 去除图像的模糊效应,而且对图像边缘结构特别是拐角边缘结构的增强有着独特的优势。     

高速运动目标的运动模糊图像复原研究

对单一图像进行运动模糊复原,存在模糊点扩散函数（PSF）难以估计以及图像反卷积的病态性问题。利用多个PSF具有联合可逆性的特点,针对运动目标观测,提出采用参数相同的多个成像设备共同对同一视场进行拍摄,来获取背景相同、曝光时间不同、目标模糊程度不同的观测图像;然后利用同一设备获取的序列图像进行目标的模糊PSF估计;并根据目标背景的运动模糊叠加特征,分别从观测图像中提取出完整的模糊目标图像;最后,对这些具有不同PSF的同一目标图像进行空间域迭代复原算式的联立求解。实验表明:该方法设计的目标获取装置对硬件条件要求较低,获取的图像更便于采用多点扩散函数联合进行图像复原,复原效果良好。     

一种改进的全变差盲图像复原方法

当点传播函数未知或不确知的情况下,从观察到的退化图像中复原原始图像的过程称为图像盲复原.传统的图像盲复原算法常采用最小均方误差作为复原效果的评判准则,但它很少考虑人类视觉心理,而图像最终都必须由人类的视觉系统来观测和解释.因此,本文提出一种新的基于人类视觉特性的图像盲复原算法:它采用交替最小化的结构,在模糊辨识阶段,采用全变差正则化算法;在复原阶段,采用基于Weber定律和全变差正则化相结合的算法.仿真实验表明,这种算法可在未知点扩展函数的情况下取得较好的复原效果.     

基于迭代滤波盲复原算法的水下图像噪声去除

摘要：图像复原的目的是从观测到的退化图像重建原始图像,维纳滤波与约束去卷积滤波是比较常采用的复原方法。在未知降质函数的情况下,直接运用维纳滤波和约束去卷积滤波有一定困难。针对此提出以维纳滤波与约束去卷积滤波为模型的迭代滤波盲复原算法对水下图像进行去噪。实验证明,该方法获得了比较理想的复原效果。     

基于点扩散函数的机载光电吊舱图像增强融合

为更好地融合机载光电吊舱中多源图像的特征信息,提出一种利用点扩散函数(PSF)对多源图像进行增强融合的方法。采用刃边法和小波变换法分别对红外和可见光图像进行点扩散函数求取,利用维纳滤波恢复得到增强图像,然后采用高斯和双边联合滤波对图像进行多尺度混合分解,针对不同尺度下的分解图像,在确定融合权重时引入红外和可见光图像点扩散函数的半幅全宽(FWHM)比值作为分辨率补偿因子,以获得更高质量的融合图像。实验结果表明通过引入点扩散函数信息,光电吊舱系统的获得的融合图像能够具有更好的对比度和分辨率信息,主观和客观评价结果都有所改善。     

基于点扩散函数支持域扩展的多帧未匹配退化图像盲解卷积复原

多帧盲解卷积算法利用多帧退化图像进行复原可以获得清晰原始图像和点扩散函数的信息,受到了很多研究者的关注。目前大部分多帧盲解卷积算法都需要对多帧退化图像进行匹配预处理,以消除图像间平移引入的算法求解误差。本文利用频率内的多帧盲解卷积算法对未匹配的退化图像进行处理,不需要进行预匹配处理,只需要对点扩散函数的支持域进行扩展就可以复原获取清晰化的图像。利用傅里叶变换的性质对该方法的可行性进行了说明。同时对该方法进行了数字仿真实验,复原结果中的点扩散函数发生了相对移动消除了图像间未匹配的影响,证实了本文方法的有效性。     

一种改进的图像盲复原算法

图像盲复原是在点扩散函数未知的情况下从退化观测图像中恢复出原图像的高频细节。本文给出了一种交替进行Lucy-Richardson恢复和全变差正则化的盲图像恢复算法。算法将图像盲恢复问题分解成图像恢复和模型辨识两个关联的子问题。在模型辨识阶段,采用全变差正则化估计系统的点扩散函数;在图像恢复阶段,使用Lucy-Richardson算法和奇异值分解相结合的方法恢复图像。实验结果证明,该方法能更好的抑制噪声、提高图像的分辨率。     

一种改进的NAS-RIF红外图像盲复原算法

针对军事目标红外图像信噪比低、NAS-RIF算法复原模糊图像时敏感于噪声的缺陷,提出一种基于Contourlet多尺度变换去噪和图像细节规整化的改进NAS-RIF盲复原算法。首先,通过Contourlet变换对图像进行去噪预处理;然后,利用最优阈值分割技术提取目标的可靠支持域,并引入规整化方法,在代价函数中添加目标边缘保持约束项,保存图像细节特征;最后,利用共轭梯度(CG)算法优化代价函数,以保持算法的收敛速度。两组实验的结果表明,针对信噪比较低的气动红外退化图像,与原始NAS-RIF方法相比,本文提出的改进算法具有更好的复原效果,算法的收敛速度基本保持不变。     

A rapid hybrid algorithm for image restoration combining parametric Wiener filtering and wave atom transform

Image restoration refers to removal or minimization of known degradations in an image. This includes de-blurring images degraded by the limitations of sensors or source of captures in addition to noise filtering and correction of geometric distortion due to sensors. There are several classical image restoration methods such as Wiener filtering. To find an estimate of the original image, Wiener filter requires the prior knowledge of the degradation phenomenon, the blurred image and the statistical properties of the noise process. In this work, we propose a new rapid and blind algorithm for image restoration that does not require a priori knowledge of the noise distribution. The degraded image is first de-convoluted in Fourier space by parametric Wiener filtering, and then, it is smoothed by the wave atom transform after setting the threshold to its coefficients. Experiment results are significant and show the efficiency of our algorithm compared with other techniques in use.     

基于双重规整化的气动退化图像盲复原算法

通过合理建立针对红外图像的气动光学效应退化模型，根据极大似然估计准则设计复原算法，同时针对随机变化的点扩展函数和噪声对目标图像尤其是图像中细节恢复的影响，对单一规整化方法进行了扩展，采用双重规整化策略，将规整化分为两个各有侧重点的层次来处理。在微机上进行了一些复原实验，并给出对比结果，证实了该算法的有效性。     

Regularization of RIF blind image deconvolution

Blind image restoration is the process of estimating both the true image and the blur from the degraded image, using only partial information about degradation sources and the imaging system. Our main interest concerns optical image enhancement, where the degradation often involves a convolution process. We provide a method to incorporate truncated eigenvalue and total variation regularization into a nonlinear recursive inverse filter (RIF) blind deconvolution scheme first proposed by Kundar, and by Kundur and Hatzinakos (1996, 1998). Tests are reported on simulated and optical imaging problems.     

基于LoG算法的水果热成像检测

传统的水果分级与损伤检测大多采用感官评定的方法,随着计算机视觉技术的发展,计算机视觉检测分级技术发展迅速。研究中针对解决水果损伤部位检测的问题提出了一种利用图像处理技术对水果热成像损伤部位进行检测的技术方案。本方案采用Laplacian of Gaussian（LoG）算法对损伤部位进行检测,使用高斯卷积模板抑制噪声,通过设置不同的卷积核尺寸以及σ值获得不同的卷积滤波结果,加强了图像中损伤部位的色彩程度,进而更好地利用边缘检测技术获取损伤部位的边缘信息。采用具有局部损伤的苹果作为研究对象,选取有参考和无参考等5种评价方法,分析卷积过程对于损伤部位边缘检测的影响。结果表明,在水果热成像中LoG算法可以有效地检测水果的损伤部位,卷积核尺寸对于水果损伤部位边缘检测结果的影响远大于σ值,通过增大卷积核尺寸可以有效地加深损坏部分的边缘信息,研究为水果损伤区域检测提供了一种可行的解决方案。     

基于盲解卷积的红外烟幕干扰图像去噪方法

介绍了多频谱红外烟幕弹爆炸后,红外热像仪所采集图像产生噪声的原因及噪声模型;并根据烟幕干扰退化图像噪声的点扩展函数难以准确描述的特性,应用频域迭代盲解卷积算法进行红外图像去噪,根据算法原理并结合烟幕干扰图像的噪声特点,对算法进行了适当的改进。实验证明,该方法去噪效果明显,有效地克服了维纳滤波等传统图像去噪方法使图像变模糊的现象,并使烟幕干扰图像的有效区域得到增强。     

最大似然空间变化图像恢复算法

在光学图像处理中,把光学成像系统看做线性空间变化系统具有普遍意义。从实际光学系统成像过程出发,考虑光学系统的点扩散函数的空间变化特性和探测器噪声特性,建立了空间变化成像模型。在此成像模型基础上,基于最大似然法提出了空间变化的Richardson-Lucy(SVRL)图像恢复算法。为了分析SVRL算法的性能,实验中利用ZEMAX软件计算不同视场的点扩散函数,而后利用此空间变化点扩散函数进行成像仿真,得到仿真成像结果,最后分别采用0视场、0.5视场、0.7视场、1视场的点扩散函数以及空间变化点扩散函数对仿真图像进行恢复。实验结果表明,对于实际的空间变化光学系统,SVRL算法的图像恢复效果十分有效。     

基于边缘恢复和伪像消除的正则化图像复原

由于各种原因复原图像不可避免地会存在一定程度的Gibbs效应、颗粒噪声及边缘振铃等伪像, 为此该文基于边缘恢复和消除伪像提出一种新的正则化图像复原方法。该方法在保留传统的平滑正则化约束项前提下, 首先将降质图像划分为边缘区、纹理区和平坦区, 然后以图像复原后边缘区局部方差的增加量构建正则化约束项作为对边缘恢复的约束, 而以平坦区局部方差的减少量构建正则化约束项作为对伪像消除的约束。实验结果表明, 在增加上述两个正则化约束项后其复原效果要明显优于传统的正则化复原方法。     

一种新的红外热像仪图像边缘检测方法

针对红外热像仪采集的红外影像边缘信息模糊、影像存在噪声、边缘信息难提取的特点,提出了一种基于数学形态学对LOG算子改进和Roberts算子数据相结合的边缘检测新方法。该方法首先引进形态学中的开闭运算对具有随机噪声的红外影像进行滤波,接着运用拉普拉斯算法边缘检测,然后再采用Roberts算子提取边缘信息,建立相应的融合规则及阈值条件,将两种方法检测出的影像边缘信息融合,得到最终的融合影像。最后,对增加椒盐噪声的影像用MATLAB进行仿真实验,结果表明,该方法结合了两种检测算子的优点,定位精度高,有很强的抗噪性,获得了比较理想的检测效果。