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。     

基于空间自适应正则化和Hopfield网络的图像盲复原方法

本文在研究空间自适应正则化和Hopfield神经网络图像复原算法的基础上，综合两者的优点，提出了一种退化图像的盲复原方案，先对退化图像利用SAR算法进行先验辨识，再利用基于连续函数的全并行自反馈改进Hopfield神经网络算法进行精确的复原。仿真证明，此方案的盲复原结果图像的质量有很大改善。     

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。     

基于正则化技术的超分辨图像盲复原

针对低分辨率图像盲复原中信息不足的问题,可以用正则方法来求解。假设点扩散函数结构已知而参数未知,模糊矩阵可表示为带参数的形式,在Nguyen等人的正则有参盲复原框架的基础上,进一步根据Roberts交叉梯度算子构造正则项,从自适应的角度构造正则化参数,并用迭代法求解该框架的目标泛函极小值。算法分析和实验结果表明,这种方法能取得令人满意的超分辨图像复原效果。     

多信道图像盲复原算法

为充分利用观测图像中的信息及信息之间的互补性,提高图像复原的质量,提出了贝叶斯框架下的多信道图像盲复原算法。首先,建立原始图像、点扩散函数和观测图像的先验模型,由先验模型得到原始图像、点扩散函数和观测图像的先验概率;然后用伽马分布描述未知的模型参数;最后基于最大后验概率的推导,利用实证分析法估计原始图像和点扩散函数的最优值。实验结果表明,相比单信道的图像盲复原算法,多信道的图像盲复原算法可以得到更好的复原结果。同时,与某些经典的多信道图像盲复原算法相比,提出的算法在复原效果方面具有一定的优势。     

亮度—梯度联合约束的车牌图像超分辨率重建

目的 受成像距离、光照条件、动态模糊等因素影响,监控系统拍摄的车牌图像往往并不具备较高的可辨识度。为改善成像质量,提升对车牌的识别能力,提出一种基于亮度与梯度联合约束的车牌图像超分辨率重建方法。方法 首先充分结合亮度约束和梯度约束的优势,实现对运动位移和模糊函数的精确估计;为抑制重建图像中的噪声与伪影,基于车牌图像的文字化特征,进一步确定了亮度与梯度联合约束的图像先验模型。结果 为验证该方法的有效性,利用监控系统获得4组车牌图像,分别进行模拟和真实的超分辨率重建实验。在模拟实验中将联合约束图像先验重建结果与拉普拉斯、Huber-Markov（HMRF）以及总变分（TV）先验的处理结果进行对比,联合约束先验对车牌纹理信息的恢复效果优于其他3种常见图像先验;同时,在模拟和真实实验中,将本文算法与双三次插值、传统最大后验概率、非线性扩散正则化和自适应范数正则化方法的超分辨率重建结果进行比较,模拟实验的结果表明,在不添加噪声情况下,该算法峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标分别为35.326 dB和0.958,优于其他4种算法;该算法在真实实验中,能够有效增强车牌图像纹理信息,获得较优的视觉效果,通过对重建车牌图像的字符识别精度比较,本文算法重建结果的识别精度远高于其他3种算法,平均字符差距为1.3。结论 模拟和真实图像序列的实验结果证明,基于亮度—梯度联合约束的超分辨率重建方法,能够降低运动和模糊等参数的估计误差,有效减少图像中存在的模糊和噪声,提高车牌的识别精度。该算法广泛适用于因光照变化、相对运动等因素影响下的低质量车牌图像超分辨率重建。     

压缩视频的正则化投影超分辨率重建

压缩视频超分辨率（SR）技术利用压缩后的低分辨率（LR）图像序列来重建高分辨率（HR）图像的技术,是当前视频超分辨率技术研究的热点。在正则化理论和凸集投影理论的基础上,利用比特流中的量化信息,提出了一种正则化投影超分辨率重建算法;通过正则化代价函数引入图像序列的时间域和空间域的先验信息,使用迭代梯度下降算法对正则化代价函数求解得到重建图像,最后利用凸集投影算法对求得的估计图像进行DCT域投影重建。仿真实验结果表明,该自适应算法较传统算法,其重建图像的主、客观质量有一定的提高,适合压缩图像的应用。     

基于稀疏表示和结构自相似性的单幅图像盲解卷积算法

图像盲解卷积研究当模糊核未知时,如何从模糊图像复原出原始清晰图像.由于盲解卷积是一个欠定问题,现有的盲解卷积算法都直接或间接地利用各种先验知识.本文提出了一种结合稀疏表示与结构自相似性的单幅图像盲解卷积算法,该算法将图像的稀疏性先验和结构自相似性先验作为正则化约束加入到图像盲解卷积的目标函数中,并利用图像不同尺度间的结构自相似性,将观测模糊图像的降采样图像作为稀疏表示字典的训练样本,保证清晰图像在该字典下的稀疏性.最后利用交替求解的方式估计模糊核和清晰图像.模拟和真实数据上的实验表明本文算法能够准确估计模糊核,复原清晰的图像边缘,并具有很好的鲁棒性.     

基于张量总变分的模糊图像盲复原

现有模糊图像盲复原算法通常仅利用彩色图像的灰度信息估计模糊核,彩色图像转换成灰度图像的操作会造成信息丢失,在处理尺寸过小或显著边缘过少的图像时,模糊核的估计通常会失效,导致最后复原图像的质量不理想。针对上述问题,在新的张量框架下,把彩色模糊图像作为一个三阶张量,提出了一种基于张量总变分的模糊图像盲复原算法。首先通过调整张量总变分模型中的正则化参数获取彩色图像不同尺度的边缘信息,从而估计出模糊核;再利用张量总变分算法对模糊图像解模糊,复原出清晰图像。实验结果表明,所提算法得到的复原图像在峰值信噪比（PSNR）和主观视觉上均得到明显改善。     

提升小波变换在NAS-RIF盲复原算法中的应用

针对采用非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法对低信噪比图像进行复原时将导致算法性能恶化的问题,提出一种与提升小波变换相结合的NAS-RIF盲复原算法.首先对退化图像进行整数提升小波分解,得到不同频带子图像的信息;然后对各个频带子图像分别采用基于空间自适应和正则化方法的NAS-RIF算法进行复原,针对不同频带子图像的频率和方向特性,通过自适应地选取对应的正则化算子、正则化参数和空域加权因子,达到对低频子图像去模糊、对高频子图像抑制噪声,并保持边缘细节的目的;最后通过整数提升小波逆变换得到复原后的图像.在不同的信噪比条件下对2种模糊图像进行仿真实验,采用文中算法得到的信噪比增益分别为5.849 1dB和9.713 6dB.实验结果表明,文中算法不仅取得了更优的图像复原效果,而且具有较快的收敛速度.     

基于梯度投影的图像盲复原算法

为了利用多帧退化图像信息快速恢复出高质量的图像,提出了一种新的递归梯度投影多帧图像盲复原算法。该算法充分利用多帧图像的先验信息,首先给出一种能够有效抑制噪声放大的新的代价函数,然后通过梯度投影算法对新的代价函数进行最小化以推导出迭代公式,最后通过频率域多次递归迭代运算对退化图像进行复原。模拟实验结果证明该算法运算快速,对于不同高斯噪声级别和不同PSF衰退的图像,均能够清晰地恢复出图像细节特征、同时也能够准确地恢复出衰退PSF。     

基于LMS自适应算法的图像去模糊研究

传统单幅图像去模糊方法需要稀疏先验约束,导致计算量较大。为此,在自适应最小均方误差(LMS)算法的基础上,提出一种点扩散函数(PSF)估计方法。利用模糊图像得到有效突出边缘,作为自适应滤波器的输入信号,并将模糊图像作为滤波器的期望信号,用以估计PSF。在非盲去卷积过程中,采用各项异性正规化方法对清晰图像进行约束,以减少恢复图像的振铃效应。实验结果表明,该方法不需要先验约束,对运动和非运动模糊图像均可适用,在保留图像细节的同时能抑制平滑区域的噪声。     

EMM盲运动模糊图像的恢复

盲图像恢复的主要困难是信息不足,而为了恢复图像和确定点扩散函数需要适当的先验知识。解决这个问题的方法有ML法、EM法以及正则化方法等。但是这些方法的计算量都太大,针对上述方法的不足,文章提出了一种恢复图像的新算法,它通过恢复残差的最小化和后验概率的最大化来估计参数和恢复图像。其中,巧妙地利用了最陡梯度法和共轭梯度法的迭代求解。对由于运动造成的模糊图像,可以明显地改善图像的质量,实验结果证明,在对模糊操作没有严格限制的情况下,仍可得到较好的恢复图像。     

各向异性扩散的图像复原

根据图像复原的性质和非线性约束的原理,提出了各向异性扩散的图像复原新算法。主要思路是根据图像的纹理和边缘结构中梯度特性,采用各向异性的自适应扩散,通过最小化能量方案来极小化代价函数,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。实验结果表明文中方法能对模糊图像的进行有效复原,提高图像的质量。     

基于整体变分正则的图像盲恢复研究

实现了一种基于TV正则化的图像盲恢复算法。采用了交替迭代算法,保证迭代中能同时恢复出图像以及点扩张函数,并在每步迭代中自适应调整其扩散参数。实验结果也显示了迭代过程的收敛以及鲁棒性(特别是对于非连续的模糊),而且图像和点扩张函数可以在很高的噪声级下恢复。     

基于改进正则算子的气动模糊图像复原研究*

针对气动光学效应所产生的红外图像模糊和偏移问题,首先对电弧风洞得到的吹风红外实验图片,计算其中的像偏移,得出像偏移主要是在迎风方向这一结论。 通过将气动光学效应传递函数应用于吹风前图像,并将得到的图像与实验实测的模糊图像对比,验证了理论点扩散函数的正确性。最后,提出了一种改进的气动光学图像复原方法。该方法采取基于演化算法,将理论计算的点扩散函数作为基本正则算子参与演化,从而得到最佳正则算子和最佳图像复原参数。实验结果证明了该复原算法的有效性。     

逆主元法盲目复原高斯模糊图像

盲目图像复原的一个重要方法是检测出图像退化的点扩展函数的参数，然后根据估计的点扩展函数复原图像，但是对于高斯模糊的图像，很难检测出其点扩展函数，因此高斯模糊图像的盲复原一直是个棘手问题。本文提出一种新的算法：逆主元法，利用高斯点扩展函数的特性，在径向基神经网络的模型下，对图像进行盲目复原。实验表明，这种方法对轻度的高斯模糊图像，有很好的复原效果。     

基于双粒子群优化算法的图像盲复原

采用模糊图像与复原图像的均方误差作为优化的性能指标是传统的图像盲复原通常算法，复原结果常与人类主观视觉效果不一致。为进一步提高复原效果，本文结合反映人类视觉特性的Weber定律，提出一种改进的图像盲复原优化性能指标，并且采用双粒子群交替最小化算法进行求解，即在模糊辨识阶段，采用一个粒子群优化算法求解点传播函
数；在复原阶段，采用另一个粒子群优化算法求解复原图像。仿真实验表明，该算法比以前的算法有更好的复原效果。