基于带间预测的非负支撑域受限递归逆滤波盲复原算法

针对非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法对噪声敏感和耗时长等缺点,提出了一种改进的NAS-RIF盲复原算法。首先,为了改进原始NAS-RIF算法的抗噪性能和复原效果,引入了一种新的NAS-RIF算法代价函数;其次,为了提高算法的运算效率,结合Haar小波变换,仅对低频子频带的图像进行NAS-RIF算法复原,而高频子频带的信息,则通过带间预测分别从低频子频带的复原图像中预测得到;最后,为了保证高频信息的准确性,提出了一种基于最小均方误差(MMSE)的带间预测。分别对模拟退化图像和真实图像进行了仿真实验,采用该算法得到的信噪比增益分别为5.2216 dB和8.1039 dB。实验结果表明:该算法在保持图像边缘细节的前提下,能够较好地抑制噪声;此外,该算法的运算效率也得到了较大的提高。     

一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法

文中给出了一种用于图像盲复原的基于非负支撑域受限递归滤波算法(NAS-RIF)的改进算法.即将零相位RIF和小波去噪技术引入到NAS-RIF图像盲复原算法中,且在NAB-RIF图像盲复原算法计算当中,采用了共轭梯度法进行了计算优化;如此算法抑制了噪声的放大,提高了退化图像的信噪比,保护退化图像的边缘特征和提高退化图像的视觉效果以及提高算法的收敛速度.由实验结果可以看出,改进后的算法具有更好的抗噪性能和复原效果.     

一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法

文中给出了一种用于图像盲复原的基于非负支撑域受限递归滤波算法(NAS-RIF)的改进算法。即将零相位RIF和小波去噪技术引入到NAS-RIF图像盲复原算法中,且在NAS-RIF图像盲复原算法计算当中,采用了共轭梯度法进行了计算优化;如此算法抑制了噪声的放大,提高了退化图像的信噪比,保护退化图像的边缘特征和提高退化图像的视觉效果以及提高算法的收敛速度。由实验结果可以看出,改进后的算法具有更好的抗噪性能和复原效果。     

一种改进的 NAS -RIF 水下图像盲复原算法

提出一种基于空域自适应加权因子的 NAS -RIF 图像盲复原算法,算法通过在原 NAS-RIF 算法代价函数中引入空域自适应加权因子,以改善图像复原的逼真和平滑。实验结果表明,改进后的算法信噪比改善增益可以提高2．39dB,复原后图像细节和清晰度有了一定程度的改善。     

小波多尺度分析目标图像复原

为了有效复原模糊图像以得到可辨识的目标图像,需要根据目标图像的纹理特征来进行有约束的正则化复原。针对大尺度模糊图像的复原处理,通过分析常见的自适应正则化方法在抑制噪声及虚假波纹方面存在的问题,提出基于小波多尺度分析的正则化复原方法,该方法利用小波变换的多尺度分析技术直接分析模糊图像,结合形态学操作得到合理反映目标棱边分布的图像,并利用该图像加权调节正则化参数进行复原操作。实验表明该算法能够有效处理大尺度模糊,并能够较快地收敛到易于辨识的目标图像。     

基于自适应正则化的全变分去噪算法

Stanley Osher和Martin Burger提出的基于Bregman距离的迭代正则化全变分去噪算法运算速度较快,但是应用于图像去噪时,没有考虑不同区域的灰度分布特性,从而容易导致纹理等重要信息丢失或模糊的缺陷.针对这一现象,提出了一种基于自适应正则化的全变分去噪算法.论文对Osher的去噪模型中的全局正则化参数进行改进,给出了一种根据图像中不同区域的灰度分布特性,自适应选取正则化参数的方法.该算法可以保留图像的边缘和纹理细节信息.实验结果证实了所提算法的有效性,其信噪比较原有方法至少提高1.0 dB以上.     

正则化技术和低秩矩阵在稀疏表示超分辨率算法中的应用

为了有效地利用图像的特征作为指导重建的先验知识,解决常规超分辨率算法对边缘与结构等细节恢复不足的问题,提出一种改进的超分辨率算法.对待重建图像进行低秩分解,得到不同特征的低秩子图像和稀疏子图像;对于低秩子图像,提出采用基于正则化技术的稀疏表示超分辨率算法进行重建,先通过在低秩子图像中寻找相似图像块构造非局部相似正则化项,得到图像的非局部冗余,以保持边缘信息;再通过局部线性嵌入方法构造流形学习正则化项,获得图像的结构先验知识,以增强结构信息.对于稀疏子图像则不参与稀疏表示超分辨率重建,而是采用双三次插值法进行重建.实验结果表明,与其他算法相比,无论在主观视觉效果上,还是在峰值信噪比和结构相似性指标上,文中算法都有显著的提高.     

基于自适应P-Laplace扩散的图像复原

针对图像复原问题提出基于自适应P-Laplace扩散的图像盲复原算法。该算法结合图像的梯度和曲率性质,采用各向异性的空间自适应正则化处理,建立具有非线性和各向异性扩散的正则化方程,使其在恢复目标图像时能自适应地进行梯度平滑和边缘保留。通过最小化能量方案极小化代价函数,同时通过定点交替迭代策略将非线性方程进行线性化处理,快速恢复图像。实验结果证明,该方法能对模糊图像进行有效复原,提高图像的质量。     

基于快速整数提升小波变换的医学图像融合

针对CT医学图像和MRI医学图像成像特点,提出了基于快速整数提升小波变换的融合方法。在CT和MRI两幅医学图像配准的前提下,利用提升小波变换把图像分解成低频和高频子图像,对于小波变换后的高频子图像,选择区域标准差大的作为融合后的子图像;对于低频子图像,采用加权融合,最后进行小波逆变换,得到融合后的图像,并对融合后图像用信息熵、平均梯度、相关系数的指标进行评价。实验结果表明,基于快速整数提升小波变换融合中,小波高低频系数采用不同的规则能够取得更好的融合效果,其轮廓清晰。该算法能够提升融合后的医学图像信息量,同时有效地保护图像的细节信息,在执行时间和图像质量上均优于普通小波算法。     

小波高频子带变换裁剪阈值SAMP算法研究

文中首先针对离散小波变换（ DWT）破坏了低频逼近系数之间的相关性,导致重构质量变差的问题,提出小波高频子带变换（ HFSBWT）的稀疏表示方法。其次针对稀疏度自适应匹配追踪（ SAMP）算法的原子候选集在每次迭代时成倍增加造成存储空间浪费和重构时间变长等问题,提出裁剪阈值稀疏度自适应匹配追踪（ CTSAMP）算法。最后仿真结果表明：对于同一重构算法,小波高频子带变换的图像重构峰值信噪比提高3 dB左右。在小波高频子带变换稀疏表示后采用裁剪阈值稀疏度自适应匹配追踪算法,重构图像的性能有了明显的提高,重构时间缩短一半。