正弦积分拟合的图像复原边界振铃效应抑制方法

目的 边缘振铃效应是影响运动模糊图像复原效果的重要因素之一。为了有效提高运动模糊图像复原的质量,针对运动模糊图像复原中由于图像边界截断而产生的振铃效应问题,提出一种正弦积分拟合的图像复原边界振铃效应抑制方法。方法 首先,对待处理的模糊图像根据模糊核的大小进行边缘延展;然后,分别利用正弦函数积分方法和双正弦函数积分方法对单向过渡区域和双向过渡区域进行窗函数计算;进而,将延展图像进行加窗处理;最后,对加窗图像进行复原处理并提取出原始图像的部分作为复原结果。结果 与现有的几种振铃效应抑制算法进行对比实验。在视觉效果方面,本文方法能有效抑制振铃效应;在峰值信噪比(PSNR)、归一化均方误差(NMSE)以及图像质量指数(Q)等图像质量评价指标方面,本文方法的PSNR值比最优窗算法提高了约0.170.76 dB,NMSE值比最优窗算法降低了约0.000 50.000 7,Q值比最优窗算法提高了约0.0230.029,本文方法在多数情况下得到的评价指标优于循环边界法;在耗时方面,本文方法对非迭代恢复算法的处理时间比循环边界算法降低了约0.040.11 s,对迭代恢复算法处理时间减少达到数秒。结论 通过大量实验发现,正弦积分拟合的图像复原边界振铃效应抑制方法在进行振铃效应抑制时,能有效控制计算量,且能完整地保留图像的边缘信息,图像恢复效果明显优于其他方法。     

基于非均匀模糊核的RL改进算法

针对传统均匀模糊模型下的Richardson Lucy（RL）算法存在振铃效应和细节丢失等问题,提出了一种基于非均匀模糊模型下的改进RL算法。基于Yu-Wing的射影运动模糊模型,通过在迭代过程中采用基于局部极值分解的方法提取含有图像结构但无振铃的边缘图像,将模糊图像和上述提取的边缘图像作为输入图像,用添加了局部先验项的RL法对输入图像进行去模糊。实验验证了算法抑制振铃效应的有效性,同时很好地保留了图像细节,表明非均匀模糊模型在相机抖动产生的模糊图像去模糊中更为有效。     

拉普拉斯与双边滤波的图像去运动模糊算法

运动模糊图像盲复原是图像复原中的关键问题之一,由于模糊信息的复杂性以及图像噪声的影响,导致复原的结果有振铃效应.为解决这些问题,提出基于拉普拉斯先验的改进算法.在原有的模糊核估计过程中,引入拉普拉斯锐化增强,增强图像的边缘信息,达到改善模糊核估计结果的目的.在复原时,针对图像振铃噪声,引入了双边滤波,抑制该噪声对复原结果的影响,进一步改善复原图像的质量.与三种现有图像去模糊算法相比,该方法能更准确地估计模糊信息,对图像复原具有更好的鲁棒性.     

一种盲复原图像振铃效应的后处理与质量评价方法

由于图像盲复原过程中先验信息的不足，往往造成复原图像质量不尽如人意，振铃效应就是影响复原图像质量的重要因素之一。振铃效应的存在使得对复原图像的后续处理难于进行，并使得一些图像质量的评价方法失效。针对图像盲复原的特点，提出了一种振铃效应的后处理方法，并基于将振铃与清晰度分别评价的思想，提出了一种复原图像的无参考评价方案。实验证明该去振铃方法简单有效，该复原图像的评价方案也很好地反映了人类的视觉特性。     

盲复原图像振铃效应评价

线性空不变盲复原算法通常会在较为明显的边缘处产生振铃效应。振铃现象主要受噪声,复原算法种类,以及复原算法参数的选择的影响。提出了一种盲复原图像振铃效应评价方法。方法根据振铃效应的不同类型,使用Gabor滤波器,共生向量等方法分别对其进行评价,最后提出整体的振铃效应评价方法。实验结果表明,该方法可以有效地评价不同复原算法和不同复原参数下的复原图像中的振铃效应,评价结果符合主观评价结果。     

基于Richardson-Lucy的图像去模糊新算法

针对传统的Richardson-Lucy(RL)算法存在振铃效应和噪声放大等问题,提出了一种基于RL的图像去模糊新算法,通过在迭代过程中引入增益图(GainMap),降低了复原图像的对比度,阻止迭代过程振铃效应的传播和噪声的进一步放大。详细讨论了引入的增益图的不同参数选择对去模糊结果的影响,通过选取合理的参数得到最佳的结果。实验结果验证了该算法抑制振铃效应的有效性,同时它很好地保留了图像细节,对含有噪声的模糊图像也有很好的复原效果。     

一种新的针对星空图像的模糊复原方法

在拍照过程中,针对相机和星空场景的相对运动而导致的图像模糊问题,提出一种新的针对星空图像的运动模糊复原算法。首先采用一种改进的细化算法得到星空图像的星点运动轨迹,从而提取出星空运动模糊图像的模糊核,然后基于Richardson-Lucy的复原算法对模糊图像进行复原。实验结果表明,本文提出的利用细化算法得到模糊核的方法复杂度低、耗时少且准确性高,对星空图像的运动模糊具有很好的复原效果。     

一种基于边界处理的图像复原方法

图像复原试图利用退化现象的某种先验知识来重建或复原被退化的图像。其中维纳滤波是一种常见的图像复原的方法,该方法的思想是使复原的图像与原图像的均方误差最小原则来复原图像,但是该法具有一定的限制性,且在复原过程中易产生振铃效应。本文在分析维纳滤波复原图像的基础上,提出了一种对复原后的图像边界进行处理的方法。实验结果表明,该方法有效地降低图像恢复过程中产生的振铃现象,且复原的图像质量较好。     

Gabor小波分解和增益图约束的荧光显微图像复原

对于含有泊松噪声的模糊荧光显微图像,Richardson-Lucy（RL）算法具有很好的复原效果,但经常伴有严重的振铃和噪声放大等现象。针对这一情况,在传统RL算法基础上,提出了一种新的图像复原算法,主要考虑两个方面,一是通过施加增益图约束,进而降低图像边界的对比度来抑制阶梯效应。二是将Gabor小波分解技术引入到每次迭代中,克服了复原过程中的噪声放大问题,同时能够多方向地提取图像特征,增加视觉上的清晰度。通过对参数的合理选择,获得最佳的复原效果,实验结果验证了该算法的有效性和可行性。     

单幅图象去运动模糊的新方法

由相机抖动引起的图象退化是一种常见现象,由于退化函数和隐藏图象均未知所以对单幅模糊图象进行恢复具有很大难度。介绍了一种新的模糊核估计方法和贝叶斯最小均方误差采样反卷积算法,提出了一种同时具有该模糊核估计和贝叶斯最小均方误差采样算法功能的单幅图象去运动模糊方法,并使用由相机抖动引起的运动模糊图象进行了实验验证和分析,实验结果表明,该方法恢复结果中保留了图象重要边缘信息,振铃失真很少,视觉效果较好。     

单通道散焦模糊置换图像的盲分离

针对一类散焦模糊置换图像,提出一种基于参数估计的单通道盲分离新方法。该方法基于散焦模糊置换图像的频域特性估计出散焦模糊半径,采用Lucy-Richardson(L-R)算法对置换图像进行盲复原,并通过定义像素梯度绝对值和来对复原产生的振铃效应进行评价,根据评价结果进行分类估计出置换混合矩阵,从而完成置换源图像子块的分离。实验结果表明,针对经历不同置换操作的散焦模糊置换图像,该方法均能获得较好的分离效果,同时,对高斯噪声和有损JPEG压缩都具有较好的鲁棒性。     

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。     

非凸全变分正则化模糊图像复原模型研究

拍摄过程中的相对运动,导致获取图像存在一定程度的模糊,降低了其利用价值。在贝叶斯框架下,基于图像的局部结构特征和方向信息测度,提出了改进的自适应非凸全变分正则化图像复原模型,充分利用图像的全局和局部先验信息,有效抑制了复原图像中存在的振铃效应。实验结果表明,提出的改进模型在复原图像的同时能够保留图像的边缘轮廓等结构信息,得到的复原图像在峰值信噪比、平均结构相似度和主观视觉效果方面均有所提高。     

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.     

车辆运动模糊图像分块恢复的新方法

利用维纳滤波进行真实运动模糊图像恢复的过程中,振铃效应和局部恢复不理想的现象严重影响恢复结果,通过理论分析、实验对比以及研究真实运动模糊过程的特点,找出了问题发生的主要原因。提出采用人工边界补偿和分块恢复的方法来抑制振铃和局部不理想的现象,并给出了模糊参数与空间位置和速度的关系以及具体的分块策略。实验结果表明,所提出的边界补偿和分块恢复方法能很好地减少振铃效应,并保持整体图像恢复效果的一致性。     

运动模糊图像复原结果中伪像的消除

针对Lucy-Ricardson(LR)算法得到的复原图像存在不同程度的Gibbs效应、边缘振铃等多种类型的伪像,提出一种新的算法,在LR算法的复原图像迭代公式中引入一函数作为其系数,使得图像平滑区域与原来的LR算法的恢复方式相同,同时在图像的边缘区域可以有效地保护细节,起到低通滤波器的作用。实验结果表明,改进算法能很好地平滑伪像和重建图像细节,复原图像的峰值信噪比(PSNR)与其他算法相比有很好的提升。     

基于色彩聚类的图像修复

现有图像修复方式普遍存在结构错乱和修复区域边缘模糊的问题,这是由于修复过程中已知区域的结构信息未能得到充分利用,针对这一问题,本文提出了一种具有编解码结构的基于色彩聚类的图像修复算法,算法采用渐进式图像修复网络结构,将图像经过色彩聚类的结果作为输入,聚类算法处理后的图像更好保留了输入图像的结构特征,因此在后续图像纹理恢复过程中结构信息可以得到充分利用;同时,为进一步减少网络的计算开销,引入交叉注意力机制,从水平和垂直两个维度建模图像全局依赖性.实验结果表明,本文提出的图像修复算法可以有效缓解图像修复区域边缘模糊的现象,与几种主流图像修复算法相比,我们提出的图像修复算法可以在缺失区域较大的情况下产生更加真实的输出结果.     

离焦模糊图像的盲复原算法

针对离焦模糊图像,提出了一种盲复原算法。该算法首先利用Hough变换检测出离焦图像中的直线边缘,然后基于图像的空域统计特性和修正的Grubbs检验法,定位出阶跃或近似阶跃直线边缘,在此基础上自适应计算出线扩散函数,最后利用线扩散函数求取离焦模糊半径,进而用Wiener滤波完成了图像的复原。实验结果表明,对真实的离焦模糊图像,该算法能够准确地检测和定位出阶跃或近似阶跃边缘,提高离焦模糊半径的鉴别精度和图像的复原效果,已在实际刑侦取证工作中获得较为成功的应用。     

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.