基于互相关模糊长度估计的图像复原

为提高含噪运动图像的复原质量,提出一种基于互相关原理的运动模糊长度估计算法。根据图像的Radon变换得到运动模糊角度,提取模糊中心各模糊路径上的像素灰度值,通过互相关计算确定模糊长度,采用Lucy-Richardson迭代算法对观测图像进行复原。实验结果表明,该算法的抗噪性较好,迭代收敛速度较快。     

部分模糊核已知的混合模糊图像复原算法

真实环境中得到的图像常会受到多种模糊降质过程的影响,导致成像质量下降,为此提出一种图像退化模型及相应的复原算法.与传统的级联方式不同,该算法假定模糊核函数是散焦与运动模糊的加权和形式;在散焦模糊给定的情况下,使用广义拉普拉斯分布作为运动模糊的统计模型,并在期望最大化(EM)算法框架下估计模糊核函数;最后利用估计的模糊核函数进行图像复原.实验结果表明,采用文中的复原算法能够较为准确地辨识出模糊核,提升了图像复原的效果.     

基于频域的运动模糊参数估计

运动模糊图像复原的关键之一是模糊核函数的估计,即降质图像的模糊方向和距离变化的估计。已经有多种方法用于模糊核函数的估计,通过对运动模糊图像频谱的研究,提出了一种基于形态学的模糊运动方向计算方法,并根据模糊图像频谱的黑色条纹周期出现的规律,采用投影法计算极值点,从而获取模糊运动距离。实验结果表明该算法简单有效,得到的运动模糊参数较准确。     

基于边缘先验模型的运动去模糊

从单幅运动模糊图像复原出清晰的图像,一直是数字图像处理领域中富有挑战的问题.基于边缘先验模型和小波分析提出了一种运动模糊退化图像的复原算法.在去模糊之前,对图像进行预处理,将噪声去除,用冲击滤波器增强边缘,并采用canny边缘检测获取清晰边缘作为先验模型,以此估计模糊核;然后在紧小波框架系统下,将清晰图像的稀疏性最大化,采用改进的分裂Bregman方法求解最优化问题,最终得到清晰的图像.实验结果表明,相对于传统的盲复原算法,提出的方法可以有效地去除运动模糊.     

基于倒谱特性的运动模糊图像PSF参数估计

根据运动模糊图像的特点,提出一种基于倒谱的运动模糊图像PSF参数估计方法。首先,分析了运动模糊图像退化模型以及运动模糊图像频谱和倒谱的特征,对倒谱图像信息滤波增强后,用Radon变换法计算出运动模糊方向,由倒谱中两个负峰值的位置计算出模糊长度。最后,用Lucy-Richardson算法对估计值进行图像复原验证。实验结果表明,该方法能够较精确地估算出运动模糊参数PSF值。     

基于双侧滤波的多幅灰色图像修复

首先比较L2泛数、L1泛数和ρ函数的各自优势,然后利用多幅降质图像,提出一个新的基于双侧滤波盲去卷积模型。并采用最速下降法给出了演化方程组,最后利用计算机模拟实现。针对运动模糊情况,对新模型与全变差(TV)模型修复效果作了比较。针对高斯模糊情况,利用单幅图像与两幅图像修复效果进行比较。实验结果表明,新模型更适用于运动模糊情况,其多幅图像修复比单幅图像修复效果更好。     

Digital restoration of images degraded by general motion blurs

A state space model for two-dimensional motion blurs is described and is employed in developing recursive restoration procedures for images degraded by motion blurs. Inverse system methods and Kalman/Bucy estimation techniques are invoked in deriving the restoration algorithms for the noise-free and noisy cases, respectively. Computer implementations demonstrate the effectiveness of the new restoration schemes.     

倒谱和快速全变差去卷积的运动模糊图像复原

物体和成像系统之间的相对运动导致图像产生运动模糊,降低了图像质量,为了获得更加理想的复原图像,提出一种基于倒谱和快速全变差去卷积相结合的运动模糊图像复原算法。利用倒谱法对运动模糊图像的点扩散函数参数（模糊角度和模糊尺度）进行辩识,采用快速全变差去卷积法对模糊图像进行复原,采用多幅图像进行仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,相对于经典图像复原算法,该算法复原图像的主观视觉效果以及客观评价指标均更优,具有一定的实际利用价值。     

基于频谱预处理与改进霍夫变换的离焦模糊盲复原算法

为了提高离焦模糊图像复原清晰度,提出一种基于频谱预处理与改进霍夫变换的 离焦模糊盲复原算法。首先改进模糊图像频谱预处理策略,降低了噪声对零点暗圆检测的影响。 然后改进霍夫变换圆检测算法,在降低算法复杂度的同时,增强了模糊半径估计的准确性。最 后利用混合特性正则化复原图像模型对模糊图像进行迭代复原,使复原图像的边缘细节更加清 晰。实验结果表明,提出的模糊半径估计方法较其他方法平均误差更小,改进的频谱预处理策 略更有利于零点暗圆检测,改进的霍夫变换圆检测算法模糊半径估计精度更高,所提算法对已 知相机失焦的小型无人机拍摄的离焦模糊图像具有更好的复原效果。针对离焦模糊图像复原, 通过理论分析和实验验证了改进的模糊半径估计方法的鲁棒性强,所提算法的复原效果较好。     

基于水下图像光学成像模型的清晰化算法

针对水下图像的纹理细节模糊、对比度低以及图像光照不均问题,通过分析水下图像的成像过程,提出一种水下图像清晰化算法。在小波域的低频子带上结合水下图像光学成像模型,先利用高斯模糊对介质散射光进行估计与去除,再采用基于局部复杂度的方法调整衰减因子,对衰减低频子图进行自适应增强;在高频子带上采用非线性变换的增强方法,进一步增强了高频信息并有效地抑制了噪声的放大。实验结果表明该算法对解决水下图像模糊和光照不均问题具有较好的效果,与基于小波变换的水下降质图像复原算法相比,具有较高的实时性。     

A Stochastic Approach for Blurred Image Restoration and Optical Flow Computation on Field Image Sequence

The blur in target images caused by camera vibration due to robot motion or hand shaking and by object(s) moving in the background scene is different to deal with in the computer vision system.In this paper,the authors study the relation model between motion and blur in the case of object motion existing in video image sequence,and work on a practical computation algorithm for both motion analysis and blut image restoration.Combining the general optical flow and stochastic process,the paper presents and approach by which the motion velocity can be calculated from blurred images.On the other hand,the blurred image can also be restored using the obtained motion information.For solving a problem with small motion limitation on the general optical flow computation,a multiresolution optical flow algoritm based on MAP estimation is proposed. For restoring the blurred image ,an iteration algorithm and the obtained motion velocity are used.The experiment shows that the proposed approach for both motion velocity computation and blurred image restoration works well.     

基于Gaussian-Hermite矩的旋转运动模糊不变量

目的 模糊图像的分析与识别是图像分析与识别领域的重要方向。有些图像形成过程中成像系统与物体之间存在相对旋转运动,如因导弹高速自旋转造成的制导图像的旋转运动模糊。大多数对于这类图像的识别都需要先对模糊图像进行“去模糊”的预处理,且该类方法存在计算时间复杂度较高及不适定的问题。对此,提出一种直接提取旋转运动模糊图像中的不变特征,用于旋转运动模糊图像目标检索和识别。方法 本文以旋转运动模糊的退化模型为出发点,提出了旋转运动模糊Gaussian-Hermite (GH)矩,构造了一组由5个对旋转变换和旋转运动模糊保持不变性的GH矩不变量组成的特征向量(rotational motion blur Gaussian-Hermite moment invariants,RMB_GHMI-5),可从旋转变换和旋转运动模糊的图像中直接进行目标检索和识别,无需前置复杂的“去模糊”预处理过程。结果 在USC-SIPI (University of Southern California — Signal and Image Processing Institute)数据集上进行不变性实验,对原图进行不同程度的旋转变换叠加旋转运动模糊处理,证明RMB_GHMI-5对于旋转变换和旋转运动模糊具有良好的稳定性和不变性。在两个数据集上与同类4种方法进行图像检索实验比较,在80%召回率下,本文方法维数更少,相比性能第2的特征向量,在Flavia数据集中,高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和乘性噪声干扰下的准确率分别提高25.89%、39.95%、22.79%和35.80%;在Butterfly Image数据集中,高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和乘性噪声干扰下的准确率分别提高4.79、7.63%、5.65%和18.31%。同时,在上述8个测试数据集中进行对比实验以验证融合算法的有效性,结果表明本文提出的GH矩和几何矩相融合算法显著改善了图像检索效果。结论 本文提出的RMB_GHMI-5特征向量在旋转变换和旋转运动模糊下具有良好的不变性与稳定性,在图像检索抗噪性能方面表现优异。相比同类方法,本文方法更具实际应用价值。     

利用SVD对带噪声的模糊图像进行盲复原

介绍了具有非负和有限支撑约束的递归逆滤波器盲图像复原算法。在此基础上，利用分块奇异值分解和压缩技术，提出一种去噪声方法，使得可以复原被噪声污染的具有全黑、全白或全灰的背景和有限支撑的目标图像。计算机仿真结果表明，新的方法具有更好的图像复原性能。     

离焦图象模糊辨识及复原方法研究

本文讨论如何根据离焦模糊图象确定其退化模型参数,并同时使模糊图象复原的问题,提 出了一种基于模糊图象的梯度图象、最小二乘技术和斐波那契最优搜索法的有效方法.文中 介绍了方法的基本原理,提出了实现该方法的算法步骤,并给出了对人工模拟图象和实际拍 摄的离焦图象处理的实验结果.     

基于自然图像块相似性和稀疏先验性的图像复原

针对物体成像过程受光学系统散焦、运动、大气扰动及光电噪声等因素影响,导致光学系统获取的图像存在噪声、模糊、畸变等降质问题,对基于自然图像块相似性和自然图像稀疏先验信息的图像复原方法进行研究,提出一种泛化的基于图像块相似性和自然图像稀疏先验的图像复原框架。首先,在研究自然图像稀疏先验模型的基础上比较了几种图像块的相似性模型,比较结果表明在图像复原中利用图像块的高相似性先验条件模型能够提升图像复原的性能;接着,构建和优化了基于图像块的期望log相似性模型,减少了运行时间,简化了学习过程;最后,通过构建一种近似的最大后验估计（MAP）算法,最终实现了基于优化的期望块log相似性和混合高斯模型（GMM）的图像复原。仿真实验结果表明,所提方法能够很好地复原包含有各种模糊和加性噪声的退化图像,所得图像的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）都优于当前技术条件下的其他稀疏先验复原方法,并具有更好的视觉效果。     

基于频谱边缘检测的运动模糊方向精确估计

针对运动模糊图像的模糊方向估计问题,详细分析了匀速直线运动模糊图像的退化模型,提出一种在频域精确估计运动模糊方向的方法。首先,计算退化图像的频谱,用高斯-拉普拉斯(LoG)边缘检测算子检测出频谱中的暗条纹轮廓;然后,用Radon变换找出垂直于暗条纹的角度;最后,根据图像长宽比确定频谱暗条纹和模糊方向之间的关系,计算出模糊方向。仿真结果表明,对模糊尺度从7到30像素的退化图像的模糊方向估计误差不超过1°,估计结果非常精确。     

SOS：模糊图象反扩散恢复的“搜寻—单击”算法

为了对模糊图象进行高保真度的复原,研究了讨论了一种模糊图象的反扩散恢复算法;该算法首先以图象模糊的尺度为准,在比较为逐次递推算法和传统的单击算法的基础上,给出了它们的适应范围,进而提出了“搜寻－单击”算法,它用逐步逼近方式来探定未知的模糊尺度,然后以尺可能小的累积误差完成反扩散计算,从而实现了模糊图象恢复的盲处理,最后,采用自然模糊与人工模糊的图偈对恢复算法进行了验证,包括算法对模糊尺度的灵敏度算法的有效应用范围,以及纹理结构或景深偏差变化的模糊图象经恢复处理后的效果比较等,试验结果表明对数字图象作为SOS反扩散恢复处理可产生常规光学摄影技术所不可能取得的场景清晰度。     

基于模糊集理论鉴别运动模糊参数

运动模糊是降质图像中常见的一种形式,运动模糊图像的恢复主要依靠对运动模糊参数的估计。提出了一种新的算法来估计线性运动模糊参数。该算法利用Radon变换找到运动模糊图像的方向,通过运用模糊理论中的t-norm调整得到模糊尺度。实验结果表明,该算法在鲁棒性和精确性上均有很大提高且即使在信噪比比较低的情况下仍然可以得到很好的恢复效果。     

混合特性正则化约束的运动模糊盲复原

目的 为了提高运动模糊图像盲复原清晰度,提出一种混合特性正则化约束的运动模糊盲复原算法。方法 首先利用基于局部加权全变差的结构提取算法提取显著边缘,降低了噪声对边缘提取的影响。然后改进模糊核模型的平滑与保真正则项,在保证精确估计的同时,增强了模糊核的抗噪性能。最后改进梯度拟合策略,并加入保边正则项,使图像梯度更加符合重尾分布特性,且保证了边缘细节。结果 本文通过两组实验验证改进模型与所提算法的优越性。实验1以模拟运动模糊图像作为实验对象,通过对比分析5种组合步骤算法的复原效果,验证了本文改进模糊核模型与改进复原图像模型的鲁棒性较强。实验结果表明,本文改进模型复原图像的边缘细节更加清晰自然,评价指标明显提升。实验2以小型无人机真实运动模糊图像为实验对象,通过与传统算法进行对比,对比分析了所提算法的鲁棒性与实用性。实验结果表明,本文算法复原图像的标准差提升约11.4%,平均梯度提升约30.1%,信息熵提升约2.2%,且具有较好的主观视觉效果。结论 针对运动模糊图像盲复原,通过理论分析和实验验证,说明了本文改进模型的优越性,所提算法的复原效果较好。     

Weight assignment for adaptive image restoration by neural networks

This paper presents a scheme for adaptively training the weights, in terms of varying the regularization parameter, in a neural network for the restoration of digital images. The flexibility of neural-network-based image restoration algorithms easily allow the variation of restoration parameters such as blur statistics and regularization value spatially and temporally within the image. This paper focuses on spatial variation of the regularization parameter. We first show that the previously proposed neural-network method based on gradient descent can only find suboptimal solutions, and then introduce a regional processing approach based on local statistics. A method is presented to vary the regularization parameter spatially. This method is applied to a number of images degraded by various levels of noise, and the results are examined. The method is also applied to an image degraded by spatially variant blur. In all cases, the proposed method provides visually satisfactory results in an efficient way.