基于辐照度的运动模糊图像去模糊

目的 已有的图像运动去模糊研究没有考虑模糊实际上发生在辐照度图像中的问题,也缺少自动检测成块饱和像素的方法。针对这两个问题,提出基于辐照度的运动模糊图像去模糊方法。方法 提出能量累积形成模糊的运动过程与摄像机响应函数相结合的摄像机响应函数求解方法,以及基于块的饱和像素自动检测算法并在此基础上,对辐照度图去除运动模糊和亮度还原,实现清晰原图恢复。结果 对单幅图像的定性去模糊取得了比直接去模糊等前人方法更小的振铃,较好的噪声抑制和清晰图像还原效果;采用信噪比的定量对比也取得较前人方法更高的数值。结论 基于辐照度的方法对图像运动去模糊效率有提升作用。     

采用指数矩的图像区域复制粘贴篡改检测

目的 图像区域复制粘贴篡改是目前众多图像篡改技术中一种简单而且常见的方式。针对目前大多数区域复制粘贴篡改检测算法鲁棒性不强,提出一种基于指数矩的图像篡改检测算法。方法 首先将图像分成重叠的图像子块,然后提取每一图像子块的指数矩作为特征向量进行字典排序,利用向量相似度和位移初步确定疑似图像子块,再根据疑似图像子块的相邻子块个数和角度方差去除误匹配块,得到最终篡改区域。结果 该算法具有良好的鲁棒性,与采用圆谐-傅里叶矩的算法相比,在图像受到噪声干扰时,检测率平均提高26.66%,错误率平均降低33.77%。结论 本文算法利用图像的指数矩,针对图像区域复制粘贴篡改操作,能有效检测出图像的篡改区域。检测图像在经过旋转、高斯模糊和添加噪声等后期处理时,算法依然有效。     

采用自适应梯度稀疏模型的图像去模糊算法

目的 图像的梯度分布被广泛应用在自然图像去模糊中,但研究结果显示先前的梯度参数估计方法不能很好地适应图像局部纹理变化。为此根据图像分块平稳的特点提出一种采用局部自适应梯度稀疏模型的图像去模糊模型。方法 该模型采用广义高斯分布（GGD）来描述图像不同区域的梯度分布,在最大后验概率框架下建立自适应梯度稀疏模型,然后采用变量分裂交替优化算法来求解模型中的最小化问题。在GGD参数估计中,先对模糊图像进行预处理,并将预处理后的图像分成纹理区和平滑区,仅对纹理区采用全局收敛算法进行GGD参数估计,而对平滑区设置固定参数值。结果 本文算法与近年来常用的去模糊去噪算法在不同类型的自然图像上进行了对比。实验结果表明,本文的参数估计法能精确地表达图像局部纹理变化,当在低噪声（加1%噪声）,分别加入模糊核1和2的条件下,经本文算法去除模糊和噪声后的图像相较对比算法能分别提高信噪比值0.042.96 dB和0.143.19 dB;在高噪声（加4%噪声）不同模糊核下,能分别提高0.194.50 dB和0.203.63 dB,同时本文算法相比2017年Pan等人提出的算法（加2%噪声）能提升0.150.36 dB。此外,本文算法在主观视觉上能获得更清晰的纹理和边缘结构信息。结论 本文算法在主客观评价上都表现出了良好的去模糊性能,可应用在自然图像和低照明图像等的去模糊领域。     

自适应属性加权2维FCM分割算法

目的 为了提高2维直方图模糊C均值聚类分割算法的抗噪性和普适性,提出了属性加权2维直方图模糊C均值聚类分割新方法。方法 针对2维直方图模糊C均值聚类分割算法存在阈值参数选取不当导致抗噪性能差的不足,将属性加权引入2维直方图模糊C均值聚类并有效解决了每维属性聚类贡献度的问题。结果 本文算法相比2维直方图模糊C均值聚类分割法抗椒盐和高斯噪声性能平均提高了2～3 dB;同时,相比模糊局部C均值聚类分割法抗椒盐噪声性能平均提高了2～3 dB且抗高斯噪声性能稍差大约1 dB,但本文算法相比模糊局部C均值聚类分割法的速度平均提高了大约40倍。结论 实验结果表明,本文算法相比现有2维直方图模糊C均值聚类算法更适合噪声图像分割;同时,相比模糊局部C均值聚类算法更有利于实时性要求较高场合的目标跟踪和识别等需要。同时从大量图像测试得出,本文算法对于一般人工合成图像、智能交通图像及遥感图像等具有普遍适用性。     

利用独立分量分析的运动模糊图像检索

研究了独立分量分析（ICA）算法在运动模糊图像检索中的应用。首先,对图片库中的图像进行ICA处理,构造由相互独立的基向量构成的子空间,将图片库中的图像及运动模糊图像分别向该空间投影,获得各自的特征。其次,利用特征向量间的余弦距离作为相似度度量标准,根据最近邻准则进行特征匹配与图像检索。最后,对人为加入高斯噪声、进行45°和90°旋转的运动模糊以及缺损图像进行了匹配检索实验。实验结果表明,利用ICA算法提取出的特征可以准确地检索出运动模糊图像的原图像,并且对噪声污染、旋转变换和图像缺损具有良好的鲁棒性。     

基于Gaussian-Hermite 矩的图像局部特征描述与匹配研究

图像局部特征描述一直是图像配准与图像检索中极为重要的一部分。本 文深入研究Gaussian-Hermite 矩及其旋转不变矩的性质,根据尺度因子不影响其旋转不变性 的特点,提出基于多尺度Gaussian-Hermite 矩的图像局部特征描述方法,并通过实例与现有 的特征描述方法进行详细比较。实例结果表明,所提出的方法具有更强的特征描述能力。     

对偶算法在紧框架域TV-L1去模糊模型中的应用

目的 建立准确的数学模型并获得有效的求解算法是图像恢复面临的“两难”问题,非光滑型能量泛函有利于准确描述图像的特征,但很难获得有效的求解算法。提出一种拟合项和正则项都是非光滑型能量泛函正则化模型,并推导出有效的交替迭代算法。方法 首先,对系统和椒盐噪声模糊的图像,在紧框架域,用L₁范数描述拟合项,用加权有界变差函数半范数描述正则项。其次,通过引入辅助变量,将图像恢复正则化模型转化为增广拉格朗日模型。再次,利用变量分裂技术,将转化模型分解为两个子问题。最后,利用Fenchel变换和不动点迭代原理,将子问题分别转化为对偶迭代子问题和松弛迭代子问题,并证明迭代子问题的收敛性。结果 针对图像恢复模型的非光滑性,提出一种交替迭代算法。仿真实验表明,相对传统算法,本文算法能有效地恢复系统和椒盐噪声模糊的图像,提高峰值信噪比大约0.51分贝。结论 该正则化模型能有效地恢复图像的边缘,取得较高的峰值信噪比和结构相似测度,具有较快的收敛速度,适用于恢复椒盐噪声模糊的图像。     

显著图和多特征结合的遥感图像飞机目标识别

目的 遥感图像飞机目标的检测与识别是近年来国内外研究的热点之一。传统的飞机目标识别算法一般是先通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别。在干扰较少的情况下,传统算法的识别效果较好。但遥感图像存在着大量的干扰因素,如光照变化、复杂背景及噪声等,因此传统算法识别精度较低,耗时量较大。为快速、准确识别遥感图像中飞机目标,提出一种基于显著图和全局特征、局部特征结合的飞机目标识别算法。方法 首先使用改进的Itti显著算法提取遥感图像中的显著目标;接着使用基于区域增长和线标记算法寻找连通区域来确定候选目标的数量和位置;然后提取MSA（multi-scale autoconvolution）、Pseudo-Zernike矩和Harris-Laplace特征描述子,并使用标准差和均值的比值来评估特征的稳定性,再把提取的特征结合成特征向量;最后应用支持向量机的方法完成对候选目标的识别。结果 实验结果表明,本文算法检测率和识别率分别为97.2%和94.9%,均高于现有算法,并且耗时少,虚警率低（为0.03）,对噪声干扰、背景影响以及光照变化和仿射变化均具有良好的鲁棒性。结论 本文算法使用了图像的3种特征信息,包括MSA、Pseudo-Zernike矩和Harris-Laplace特征描述子,有效克服单一特征的缺点,提高了遥感图像飞机目标的识别率和抗干扰能力。     

自适应滤波窗实现距离加权图像椒盐噪声滤除

目的 在比较几种椒盐去噪方法的滤波窗口尺寸选择策略的基础上,提出一种基于自适应滤波窗的距离加权图像椒盐噪声滤除方法。方法 首先将图像中灰度值为0或255的像素点判定为噪声点,接着对每个噪声点,在以该噪声点为中心、不断增大面积的滤波窗口序列中,寻找包含非噪声点的最小尺寸窗口。若此窗口尺寸小于预设的阈值,则使用该窗口中的非噪声点进行距离加权滤波。否则认为该噪声点位置位于图像自身灰度值为0或255的像素点区域内部,使用少数服从多数策略计算灰度恢复值。结果 将本文方法与其他7种椒盐去噪方法相比较。当图像自身包含较多灰度值为0或255的像素点时,本文方法去噪效果优于其他7种方法。当图像自身不含或较少包含灰度值为0或255的像素点时,本文方法与其他方法中的最优去噪结果效果相当。结论 本文方法不仅能够有效滤除椒盐噪声,而且适用于自身包含灰度值为0或255的像素点多的椒盐噪声图像。     

融合注意力机制的模糊图像多尺度复原

目的 去模糊任务通常难以进行对图像纹理细节的学习,所复原图像的细节信息不丰富,图像边缘不够清晰,并且需要耗费大量时间。本文通过对图像去模糊方法进行分析,同时结合深度学习和对抗学习的方法,提出一种新型的基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)的模糊图像多尺度复原方法。方法 使用多尺度级联网络结构,采用由粗到细的策略对模糊图像进行复原,增强去模糊图像的纹理细节;同时采用改进的残差卷积结构,在不增加计算量的同时,加入并行空洞卷积模块,增加了感受野,获得更大范围的特征信息;并且加入通道注意力模块,通过对通道之间的相关性进行建模,加强有效特征权重,并抑制无效特征;在损失函数方面,结合感知损失(perceptual loss)以及最小均方差(mean squared error, MSE)损失,保证生成图像和清晰图像内容一致性。结果 通过全参考图像质量评价指标峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)、结构相似性(structural similarity, SSIM)以及复原时间来评价算法优劣。与其他方法的对比结果表明,本文方法生成的去模糊图像PSNR指标提升至少3.8%,复原图像的边缘也更加清晰。将去模糊后的图像应用于YOLO-v4(you only look once)目标检测网络,发现去模糊后的图像可以检测到更小的物体,识别物体的数量有所增加,所识别物体的置信度也有一定的提升。结论 采用由粗到细的策略对模糊图像进行复原,在残差网络中注入通道注意力模块以及并行空洞卷积模块改进网络的性能,并进一步简化网络结构,有效提升了复原速度。同时,复原图像有着更清晰的边缘和更丰富的细节信息。     

基于步态能量图和不变矩的身份识别算法

分析步态能量图即具有作为静态的外观特征,又包含了识别的动力学有用信息,同时证明了步态能量图对噪声的不敏感性。文章提出了一种基于步态能量图和不变矩的身份识别算法,介绍了不变矩的基本理论以及Hu提出的七个不变矩,利用图像不变矩的平移、尺度和旋转不变特性,从原始的步态能量图中提取不变矩特征作为步态能量图的输入特征向量,运用不变矩的最小距离分类器的模式匹配进行步态特征分类。最后在CASIA步态数据库上对所提出的算法和其他新的步态识别方法相比较。实验结果表明,提出的算法是一种有效的步态识别方法。     

光照鲁棒的抗模糊新组合不变矩图像匹配方法

基于特征的传统图像匹配方法对环境光照变化和模糊噪声适应性较差,针对该问题文中提出了一种新组合不变矩。在Hu不变矩的基础上,重新组合构造出三个新组合不变矩并将其应用到图像匹配中。实验结果表明,这种新组合不变矩具有很好的光照鲁棒性和模糊不变性,能够有效地解决受光照变化和模糊噪声共同影响造成的匹配率下降问题;在保证高精度的前提下,匹配效率大大提高。该不变矩作为图像特征的描述形式进行图像匹配是有效可行的,具有良好的参考价值。     

Hu修正不变矩在零水印中的应用

文章提出了一种使用修正后的Hu新增不变矩零水印算法。该算法融合Hu不变矩及其新增的几个不变矩的特征矢量,提出了一种基于Hu修正不变矩的零水印算法。该方法保持了原有Hu矩的平移、尺度、旋转不变性,比原有的Hu不变矩包含了更多的细节信息用于更全面地描述图像。通过对该算法进行了一系列加噪、滤波以及JPEG压缩等仿真实验,结果表明该算法对常规的信号处理和几何攻击在鲁棒性上比原始7个Hu不变矩都有一定的提高。     

基于遗传算法的图象不变矩匹配

研究模板和图象间的有效匹配，利用不变矩特征作为检测模板和图象中物体轮廓相似度的测度，同时把遗传算法引入图象匹配识别，并针对简单遗传算法在应用过程中出现收敛过早和早熟现象的问题，采用了一种 改进型遗传算法。该算法和不变矩相结合能有效检测出具有平移、旋转 和尺度变化的物体，该方法可以应用于实际图象匹配和识别中。     

Combined blur,translation, scale and rotation invariant image recognition by Radon and pseudo-Fourier–Mellin transforms

The idea of scale and rotation invariant image recognition based on Radon and Fourier–Mellin transforms has been presented recently. In this paper, we extend the previous work and propose a new method to construct a set of combined blur, translation, scale and rotation invariants using Radon and pseudo-Fourier–Mellin transforms, named Radon and pseudo-Fourier–Mellin invariants (RPFMI). The proposed method is robust to additive white noise as a result of summing pixel values to generate projections in the Radon transform step. We also present a mathematical framework of obtaining the Radon and pseudo-Fourier–Mellin transforms of blurred images, and a framework of deriving the combined blur, scale and rotation invariants. Theoretical and experimental results show the superiority of the proposed method and its robustness to additive white noise in comparison with some recent methods.     

图像模糊度参数估计与图像复原的实验及分析

由于成像系统与运动物体之间存在相对运动，摄像机在成象过程中经常会产生运动模糊。为了有效复原退化图像，需要从模糊图像中估计模糊函数的某些参数、噪声统计量等相关信息。在运动模糊中，模糊函数中最重要的参数是模糊度参数。模糊图像的模糊度内的像素点存在着相关性，利用其相关性可估计模糊度参数。根据运动模糊图像中沿着运动模糊方向与其他方向有不同图像特性的特点，估计水平直线运动图像模糊度参数并采用维纳滤波方法复原模糊图像，取得了较好的恢复效果。     

Quaternion Fourier-Mellin moments for color images

The quaternion Fourier-Mellin moments for describing color images are introduced, which can be seen as the generalization of traditional Fourier-Mellin moments for gray-level images. Then, the quaternion Fourier-Mellin moment invariants are derived, which could be a useful tool in color object recognition tasks that require the similarity invariance. In addition, the problem of color image registration using quaternion Fourier-Mellin moments is discussed. The registration method can match color images differing in rotation and scaling. The advantage of our method is that it can process color image directly, without losing color information. Experimental results validate the effectiveness of the method we proposed.     

一种基于Krawtchouk矩的水印算法

提出一种基于Krawtchouk矩的水印算法,通过修改一些原始Krawtchouk矩并重构图像以获得水印图像.基于Krawtchouk矩与几何矩的关系,提出采用具有平移、比例缩放和旋转不变性的几何不变矩来检测水印.实验表明,与用Krawtchouk不变矩检测相比,该算法对于大角度旋转和图像平移的几何攻击具有更好的鲁棒性.