二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊

模糊的超声图像经过极端通道先验去模糊后不够稀疏,导致极端通道稀疏约束可能不存在。因此,为了充分利用图像通道信息,通过增强去模糊后超声图像的稀疏性,提出一种二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊算法。首先,给出了相关的理论证明和实验说明二次稀疏极端通道先验用于约束模糊超声图像的可行性;然后,充分利用暗通道和亮通道的先验信息,在交替迭代过程中采用半二次分裂方法估计中间图像和模糊核;最后,用傅里叶变换求得最终的清晰图像和模糊核。在超声图像集上的实验结果表明,本文提出的二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊算法和其他超声图像去模糊方法相比更具可行性和优越性。     

基于雾浓度分类与暗-亮通道先验的多分支去雾网络

在图像去雾领域中,目前多数去雾模型难以维持精度与效率的平衡,高精度的模型往往伴随着复杂的网络结构,而简单的网络结构又往往会导致低质量的结果.针对该问题提出一个基于雾浓度分类与暗-亮通道先验的多分支去雾模型,通过对带雾图像分类,使用复杂度不同的网络来处理不同雾浓度的图像,可在保证精度的同时提高计算效率.模型由轻量级雾图像分类器和基于暗-亮通道先验的多分支去雾网络2部分构成：前者将带雾图像分为轻雾、中雾、浓雾3类,输出雾浓度标签;后者包含3个结构相同、宽度不同的分支网络,根据雾浓度标签选择不同的分支网络处理不同雾浓度图像,恢复至无雾图像.提出一个新的雾浓度分类方法以及基于该方法的雾浓度分类损失函数,可根据带雾图像的暗通道特征和恢复难度,结合生成图像质量和模型计算效率,得到对带雾图像合理准确的分类结果,达到去雾效果和算力需求的良好平衡.提出新的暗通道与亮通道先验损失函数,用于约束分支去雾网络,可有效提高去雾精度.实验结果表明,模型能够以更低的网络参数量和复杂度得到更优的去雾结果.     

全变分的分块小波阈值图像去噪

针对全变分算法对平滑区域抑噪不充分及小波阈值算法易造成边缘模糊的缺陷,提出了全变分的分块小波阈值算法。首先利用全变分粗去噪算法对含噪图像去除幅度较大的噪声,再利用分块小波阈值算法抑制残余噪声。实验结果表明,在图像边缘得到保护的同时较好地抑制了平坦区域的残余噪声,与传统算法相比,峰值信噪比和视觉效果都得到明显提高。     

基于L0范数和联合全变分的图像去模糊

为解决图像因各种干扰而模糊的问题,基于典型的正则化约束方法,提出两种图像去模糊正则化模型的图像重建方法。在图像非盲去模糊方面,提出一种基于L0范数和非局部全变分(NLTV)的图像非盲去模糊模型,对图像平滑区和非平滑区分别采用L0范数和NLTV约束,对两个部分采用不同的算法分别求解;在图像盲去模糊方面,提出一种基于L0范数和联合全变分的图像盲去模糊模型,利用L0范数约束求解和模糊核估计方法得到模糊核和潜在图像,用联合全变分对潜在图像求解。实验结果表明,两个模型均有较好的去模糊效果和一定的抗噪鲁棒性。     

基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法

近几年,生态环境逐步恶化,雾霾情况日益严重,从总体上来看现阶段无论是在实际应用中还是学术界都没有能简便实现单幅图像快速去雾的方法。基于此种情况,笔者首先分析了现阶段单幅图像去雾方法研究状况,并结合自己的实际工作经验研发了一种基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法,该方法在实际中的应用能够实现单幅图像的快速去雾,同时,也较为简单有效。     

基于多种先验的盲图像复原方法

基于好的还原图像是倾向于清晰图像而不是模糊图像这样一个事实,提出了一种基于多种先验的有效的盲图像去模糊方法。目前比较好的去模糊方法对于特定场景图像的复原效果不理想,存在一些模糊,包括轮廓和细节表示不清晰。为解决这些问题,结合多个先验知识,包括暗通道先验、强度图像先验和梯度图像先验知识,并加以权衡,就可以在复原过程中为轮廓和细节提供更多的先验信息,并把这个先验知识放到MAP的框架中,通过不断地迭代得到估计模糊核,再利用非盲的图像复原方法对原图像复原。在泛化处理自然环境的多种场景中,本文方法相较于目前比较先进的方法,结果的轮廓和细节都有不错的提升。     

基于暗通道先验去雾算法的研究与改进

基于暗通道先验算法的图像去雾技术已经日益成熟,但是其处理速度慢、天空区域过曝、处理完的图像色彩变暗等缺点也很明显。本文针对这几方面分别提出了求透射率时的优化、纠正天空等明亮区域的错误估计的透射率、采用自动色剂的算法进行颜色校正等方法,从而有效地提升去雾图像的视觉效果与处理速度。实验结果与几种经典的算法结果进行比较验证了本文算法在处理效率与颜色保真度方面的优越性。     

基于暗通道先验的图像去雾方法研究

针对多发性的雾霾天气下获得的图像质量退化问题,雾天退化图像的去雾复原技术引起广泛关注。在充分分析雾天图像特点的前提下,研究暗通道先验算法在图像去雾中的应用并借助Matlab平台实现仿真验证。首先将采集到的雾天图像载入系统,然后使用暗通道先验算法处理图像。实验结果证明,该方法具有良好的去雾效果,处理后的图像不仅更加清晰,同时增强了细节信息,提升了图像的利用价值。     

基于亮暗通道相结合的自适应图像去雾算法

暗通道先验(DCP)近几年已被证实是一种合适的除雾模型,然而其过程将引起图像的Halo效应和颜色失真.基于此,提出了结合亮通道原理和天空区域分割的新算法.使用亮通道和暗通道的结合来精准估计大气光值和透射率,天空区域自适应分割解决恢复无雾图像时天空区域的色彩失真问题.将从主观及客观两方面将本文去雾算法与现有算法进行对比,结果表明,本算法能够有效消除Halo效应,获得高对比度、高色彩饱和度以及丰富细节信息的去雾结果,同时也提高了图像去雾效率.     

基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法

针对单幅雾霾图像中包含的大面积天空或白色物体等区域暗通道先验失效和导向滤波去雾方法去雾不彻底的问题, 提出了一种基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法.首先基于暗通道引入了混合暗通道, 然后对混合暗通道进行映射处理, 从而得到大气耗散函数粗估计值; 利用导向滤波方法优化大气耗散函数粗估计值, 进而求解环境光值和初始传输图; 利用全变差正则化方法对初始传输图进行优化, 以解决其平滑性较差的问题.实验结果表明, 本文算法得到的去雾图像具有较高的清晰度, 对于大面积天空或白色物体区域也能实现良好的去雾效果.     

一种基于整体变分自适应图像平滑去噪的方法

在图象处理过程中,图象降噪是底层的处理,将影响图像的后继分析处理质量。基于整体变分法的一种自适应TV去噪方法,它根据图像中每一像素点的梯度信息,自适应选取去噪模型中决定平滑强弱的参数P,从而达到较好的去噪效果。仿真实验结果表明方法的有效性。     

基于图像亮度局部约束的总变分图像去噪法

为了解决总变分图像去噪方法易产生虚假边缘这一不足,结合总变分理论和图像亮度局部约束的优点,提出了一种新的图像去噪方法。在总变分图像去噪的数值求解过程中,利用局部均值和局部方差对迭代过程中所获得的结果进行局部约束。实验结果表明,本文方法具有良好的图像去噪能力,在高噪声水平下,其峰值信噪比(Peak signal-noise ratio,PSNR)至少提高了1dB左右,图像视觉效果也有了很大改善。     

基于暗原色先验与变分正则化的图像去雾研究

现有雾天图像处理方法能够实现较好的去雾效果,但会丢失部分细节并产生噪声放大的问题.将暗原色先验与基于TV、BH规则项的变分模型相结合,提出一种新的变分去雾模型H-TVBH.根据暗原色先验原理估计图像的初始透射率,采用四叉树分解估计大气光值,将初始透射率和大气光值输入H-TVBH模型中,采用分裂Bregman算法和快速傅...     

全变分原理在地震数据去噪中的应用

地震图像资料的解释和后续处理中的重点环节是如何有效地降除地震资料记录中的噪声。高效的地震资料降噪算法在较好降除噪声的同时可以将图像的边缘信息予以较好的保留。论文首先全面地介绍了全变分去噪模型,同时详细介绍了参数的选取方法,最后进行实验和模型验证。结合小波阈值降噪方法进行比较,实验结果表明全变分降噪方法在很好地消除地震信号图像中的噪声,大面积提高信号剖面质量的同时,可以有效提高地震资料的信噪比。     

自适应Shearlet域约束的全变差图像去噪

采用传统非线性扩散图像去噪方法得到的图像边缘模糊,为此,提出一种有限自适应Shearlet域约束的极小化变分图像去噪算法。通过自适应阈值收缩Shearlet系数,保留图像纹理与边缘空间,利用全变差极小化平滑空间,建立全变差正则化的能量泛函去噪模型。实验结果表明,该算法能在减少图像噪声的同时,保留图像边缘信息,对含有丰富纹理结构的图像,去噪性能更佳。     

改进的暗原色先验去雾算法

为了更好的消除图像中部分雾气,解决传统暗原色先验去雾算法的不足,提出了一种改进图像去雾算法.采用自适应取界获取暗原色区域块,对大气光强进行区间估计,改进了透射率修复方法,通过引入一种容错方法,使算法能更好地处理不满足暗原色先验的强光区域.实验结果表明,改进算法能有效去除图像的雾气和强光区域.     

一种改进的基于暗通道先验的图像去雾算法

针对暗通道先验去雾算法在图像灰白色或天空区域会产生颜色畸变及图像比较暗淡的问题,提出一种基于暗通道先验改进的算法。该算法通过修正导致颜色畸变的透射率计算问题,从而提高图像的视觉效果。同时,通过降低3个颜色通道的高亮度值,并采用均值方法来得到增强的无雾图像。实验结果表明,本文方法在很大程度上消除了去雾图像明亮区域的颜色畸变现象且有更好的颜色恢复度。