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针对基于水平集的边缘检测方法抗噪性能差,处理模糊边界和灰度不均匀性的能力弱,计算效率低,边缘检测结果的精确性极大程度上依赖于初始轮廓的位置且曲线演化易陷入极小值等问题,提出一种基于全局最优凸函数变分模型和Split Bregman数字最小化的边缘检测方法。该方法首先根据CV模型的构造原理,并利用Chan的全局最优化思想,构造了一个通用的可以获得全局最优解的凸函数变分模型;在曲线演化和数字最小化迭代过程中,引入了基于Split Bregman的快速迭代算法,可以使曲线在克服噪声等问题的影响下快速、准确、稳定地演化到目标的边界处。实验结果证明了提出的边缘检测方法既具有较高的计算效率,能够满足遥感图像边缘检测对实时性的要求,同时也具有较高的边缘检测精度和良好的普适性。 相似文献
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针对多种退化因素的遥感图像复原问题,提出一种基于Bregman迭代的遥感图像消除不规则采样、去模糊和去噪总变差复原方法。在此基础上,结合非局部正则化方法,提出一种自适应计算非局部均值滤波器参数的方法。求解时使用交替最小化方法将复杂的复原问题分割为两个容易求解的子问题。实验结果表明,本文方法比其他基于Bregman迭代的方法收敛速度快、复原效果好,且加入非局部正则化后具有更好的纹理细节信息保持能力。 相似文献
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正则化图像复原最终会导致一个大规模优化问题,提出了一种基于Bregman迭代双正则化的图像复原方法。该方法中目标函数同时考虑总变分正则化和小波域稀疏正则化,在Bregman框架下解决图像复原问题,并且给出了用于解该问题的分裂Bregman迭代算法。该算法将复杂的优化问题转化为几十次简单的迭代加以解决,每次迭代只需几次快速傅里叶变换和收缩操作即可。实验结果表明,提出的复原算法不论从客观改善信噪比还是主观视觉,都能取得很好的效果。同时与目前的复原算法相比,该算法有更快的收敛速度。 相似文献
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李炜豪 《电子制作.电脑维护与应用》2015,(11)
遥感成像过程中,受传感器固有局限、大气湍流等影响,图像会出现严重复杂的退化。相较普通图像复原,遥感图像复原后,细节应该更加丰富。然而,传统的Wiener滤波、Richardson-Lucy等复原方法,很难有效地抑噪声保细节。而且,默认的高斯噪声模型常与实际不符。本文基于总变分正则化的方法,对遥感图像进行复原,能够鲁棒去除各种噪声,且较好保持了细节信息。对TV正则化泛函寻优,采用分裂Bregman方法,通过引入辅助变量将原问题转化为三个简单子问题的迭代求解,降低了计算复杂度。实验证明,所提方法能有效复原不同噪声污染的遥感图像,较好地保持了细节信息。 相似文献
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基于模糊相似度融合的图像复原算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的图像复原技术主要是通过单一的方法对图像进行复原,而图像融合技术主要集中于对多聚焦图像融合和多源图像融合.文中从图像融合的基本思路出发,基于局部特征信息的模糊相似度的融合策略将多幅复原图像进行融合,提出基于模糊相似度融合的图像复原算法.首先依据区域特征(方差、梯度和均值)确定模糊相似度,然后将具有一定相似性的复原图像进行基于像素点加权平均,权系数由该像素点处的区域特征确定,最后获得融合图像;对不具有一定相似性的复原图像按照“最大值选取”原则,依据“区域特征较明显者提取像素点”来获得融合图像.实验结果表明,该算法复杂度小,融合后复原图像改善的信噪比比融合前提高了0.1~1 dB;同时,比经典算法的效果有明显改善. 相似文献
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在电子监控或其他移动视频的拍摄过程中经常会出现模糊图像,还原模糊图像的本来面目是图像处理中的一个重要课题.本文主要介绍通过Lucy-Richardson算法对多种模糊类型图像进行复原,并与维纳斯算法的复原效果比较.实验结果表明,加大迭代次数,该算法对无噪声的运动模糊图像复原效果最好. 相似文献
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陶恂 《计算机应用与软件》2011,28(7)
提出一种基于图像块配准的运动模糊图像复原算法.首先对测试图像进行分块操作,图像块的大小根据经验值选取;其次,采用SIFT算法在模糊图像和清晰图像对之间进行块配准;遍历模糊图像中的每个图像块,分别计算得到各个块的质心坐标,然后利用质心法计算该图像块发生偏移的角度和距离;统计图像中所有块的偏移,估计出图像退化的点扩散函数,并对每个图像块进行复原校正.分别针对仿真图像和智能视频监控图像进行了实验,来验证算法的有效性.实验结果表明,该算法能够有效地复原智能交通领域的智能视频监控图像,并且具有较高的复原效率. 相似文献
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在基于图的机器学习算法中,构造一个能较好反映数据内在结构信息的图尤为重要.文中提出一种基于分割Bregman方法的非负稀疏图构建算法.该算法通过使用分割Bregman方法求解稀疏表示优化问题的一个等价形式,以此得到一个能将每个数据样本表示成其他样本的非负线性组合的图的边权矩阵.算法构建的稀疏图能较好描述数据之间存在的线性关系.在半监督学习的框架下进行测试的实验表明,文中算法能较好反映数据内部潜在的结构信息. 相似文献
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由于退化图像的点扩散函数难以准确确定,提出一种基于Fourier正交基函数的前向神经网络图像复原模型,该模型以一组Fourier正交基为隐层神经元的激励函数,根据误差传递算法进行权值修正,达到收敛目标。给出Fourier神经网络及其相应的衍生算法的图像恢复实现步骤。实验表明,该方法能较好地实现图像的复原。 相似文献
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为提高图像复原的速度,改进图像复原的质量,提出一种新算法。将图像复原表示为一类标准的优化问题,采用交替最小化把该优化问题分解为等价的两个子问题。通过迭代求解这两个子问题,获得图像复原问题的解。在此迭代过程中,引入迭代软阈值法处理图像降噪子问题。实验对不同类型的模糊图像进行了复原,其结果验证了算法的有效性。与多级阈值Landweber(MLTL)算法和快速收缩阈值算法(FISTA)相比,处理相同图像时,所提算法可分别节省28%和71%的时间,同时复原图像的信噪比(SNR)可提高0.7~3.5dB。 相似文献
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Summary In this paper, we consider error estimation for image restoration problems based on generalized Bregman distances. This error
estimation technique has been used to derive convergence rates of variational regularization schemes for linear and nonlinear
inverse problems by the authors before (cf. Burger in Inverse Prob 20: 1411–1421, 2004; Resmerita in Inverse Prob 21: 1303–1314,
2005; Inverse Prob 22: 801–814, 2006), but so far it was not applied to image restoration in a systematic way. Due to the
flexibility of the Bregman distances, this approach is particularly attractive for imaging tasks, where often singular energies
(non-differentiable, not strictly convex) are used to achieve certain tasks such as preservation of edges. Besides the discussion
of the variational image restoration schemes, our main goal in this paper is to extend the error estimation approach to iterative
regularization schemes (and time-continuous flows) that have emerged recently as multiscale restoration techniques and could
improve some shortcomings of the variational schemes. We derive error estimates between the iterates and the exact image both
in the case of clean and noisy data, the latter also giving indications on the choice of termination criteria. The error estimates
are applied to various image restoration approaches such as denoising and decomposition by total variation and wavelet methods.
We shall see that interesting results for various restoration approaches can be deduced from our general results by just exploring
the structure of subgradients.
相似文献
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In this paper we formulate a new time dependent convolutional model for super-resolution based on a constrained variational
model that uses the total variation of the signal as a regularizing functional. We propose an iterative refinement procedure
based on Bregman iteration to improve spatial resolution. The model uses a dataset of low resolution images and incorporates
a downsampling operator to relate the high resolution scale to the low resolution one. We present an algorithm for the model
and we perform a series of numerical experiments to show evidence of the good behavior of the numerical scheme and quality
of the results. 相似文献
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为了有效克服图像在复原过程的边缘退化、振铃效应等影响,使空间域的边缘先验信息能够灵活的添加到图像复原算法中,依据差分算子描述检测边缘的特性,将数字摄影测量学中的拉普拉斯算子、Robert梯度算子、方向差分算子作为一种新的边缘约束先验引入到图像复原过程中,同时使用Toeplitz矩阵实现图像在空间域解卷积的过程,提出了一种以差分算子为边缘约束先验的空域图像复原算法。模拟数据的实验结果体现了更多的细节信息,相关评价指标表明了该算法的有效性。 相似文献