基于梯度倒频和全变分的运动模糊图像复原

通过分析运动模糊图像梯度和Canny算子特性来估算点扩算函数(PSF),提出一种基于结合Canny算子和梯度倒频的运动模糊参数先验估计方法.首先,分析运动模糊图像的梯度信息和Canny算子特性,通过适当的阈值处理后,二者信息结合,利用倒频谱的特性计算出运动模糊尺度和运动模糊方向.最后,用改进的基于半二次型交替数值算法的全变分正则化复原方法对运动模糊图像进行复原.从实验结果可以看出,相对于传统算法,该方法能够较准确地估算出PSF参数,实现比较好的复原效果.     

利用拉东变换估计全景图像点扩散函数

针对全景图像点扩散函数(PSF)空间移变的特点, 提出一种利用拉东(Radon)变换估计全景图像局部区域的PSF算法。算法首先分析全景成像 原理和PSF拉东变换与图像中模糊直线响应的关系; 然后利用有效的采样方法得到孤立的采样边缘,并通过求导得到图像边缘的直线响应;最后 利用采样信息 复原出PSF并结合Lucy-Richardson(L-R)算法对图像进行复原。同时采用迭代最优 化的估计算法解决 由于采样边缘较少导致PSF估计的不准确问题。实验表明,本文算法可以有效地估 计出全景图像不同区域的PSF,有很好的工程使用价值。     

高速运动目标的运动模糊图像复原研究

对单一图像进行运动模糊复原,存在模糊点扩散函数（PSF）难以估计以及图像反卷积的病态性问题。利用多个PSF具有联合可逆性的特点,针对运动目标观测,提出采用参数相同的多个成像设备共同对同一视场进行拍摄,来获取背景相同、曝光时间不同、目标模糊程度不同的观测图像;然后利用同一设备获取的序列图像进行目标的模糊PSF估计;并根据目标背景的运动模糊叠加特征,分别从观测图像中提取出完整的模糊目标图像;最后,对这些具有不同PSF的同一目标图像进行空间域迭代复原算式的联立求解。实验表明:该方法设计的目标获取装置对硬件条件要求较低,获取的图像更便于采用多点扩散函数联合进行图像复原,复原效果良好。     

匀速直线运动模糊图像复原的改进算法

提出了一种改进的运动模糊图像复原算法,先用方向微分思想鉴别出运动模糊方向,然后采用求微分模糊图像自相关函数的方法鉴别模糊尺度,从而构造出最为近似的点扩散函数（Point Spread Function,PSF）。针对振铃效应问题,用最优窗法对图像进行处理,最后利用维纳滤波法与图像均衡法相结合的改进算法对运动模糊图像进行复原。实验结果表明,该算法可以取得较好的复原效果。     

实拍运动模糊图像的退化参数估计与复原

针对实拍运动模糊图像的复原问题,分析了实拍图像与仿真模糊图像的特征差异,提出一种适用于实拍图像退化参数估计的方法.首先计算退化图像的倒谱,选用倒谱灰度极小值的绝对值作为阈值把倒谱变为二值图像,再去除中心的十字亮线;然后用点到直线的距离公式计算出二值图像的亮条纹方向,即得运动模糊方向;最后以退化图像中心为旋转轴,将运动模糊方向旋转至水平方向,用差分自相关法计算模糊尺度.把估计的点扩散函数(PSF)代入维纳滤波算法复原实拍图像,复原效果证明参数估计结果正确.     

基于匀速直线运动下模糊图像复原的研究

根据运动模糊图像产生的原因及特点,文中阐述了在匀速直线运动下模糊图像退化的模型,介绍了维纳滤波复原图像的原理。由于在图像获取时模糊原因的不确定性,使得点扩散函数(PSF)具有不准确性,从而使模糊图像复原的效果不佳。针对点扩散函数的确定,利用方向微分法快速判断运动模糊方向,再利用一阶差分自相关的方法鉴定运动模糊图像的模糊尺度,从而确定点扩散函数。在确定K值时,采用K值自动估计算法。通过实验仿真表明,此方法对模糊图像复原效果良好。     

一种改进的基于Radon变换的运动模糊图像参数估计方法

运动模糊是导致图像降质的最常见因素之一.此类图像的复原很大程度上取决于对点扩散函数的准确估计.对于匀速直线运动的模糊图像,运动方向和模糊尺度是确定点扩散函数的两个关键参数.介绍了Radon变换的数学原理及用其估计运动模糊方向的思路、步骤;针对实际拍摄的模糊图像频谱中严重影响原算法的十字亮线现象,分析了其成因,并提出了一种改进算法.算法根据十字亮线的特性,采用频谱分块的思想以消除检测干扰.实验结果验证了算法的正确性和有效性.     

采用聚焦度量的散焦模糊图像参数鉴别及复原

散焦模糊图像点扩散函数(PSF)具有明确的数学模型,一般复原方法均采取先估计PSF,再估计原始图像的方式.基于聚焦度量思想,参考MTF复原方法中曲线逼近的方式,提出了参数-曲线式方法,即先利用拉普拉斯梯度、平方梯度和误差平方三种度量算子鉴别散焦模糊半径,确定其点扩散函数,而后利用二次迭代式的维纳滤波对模糊图像进行复原....     

任意方向匀速直线运动模糊的点扩展函数估计

在运动图像复原中,建立图像退化模型的关键是找到准确的点扩展函数(PSF)。提出了一种基于单幅图像的、改进的任意方向匀速直线运动模糊PSF的估计方法。利用基于图像频谱亮线灰度特征的方向鉴别方法鉴别模糊图像的模糊方向,利用微分自相关的方法对模糊图像的模糊尺寸进行计算,通过计算模糊图像沿二维直线运动方向不同距离的重叠度,来计算得到相应的PSF。通过开展仿真分析和成像实验,演示了PSF估计和图像复原过程。通过采用图像质量评价函数,将图像复原结果与现有算法进行对比,验证了所提出方法的有效性。     

旋转模糊图像模糊尺度的确定方法

旋转运动模糊是一种常见的图像退化过程,本文在图像运动模糊和复原模型的基础上,分析了图像旋转运动模糊的原理,结合Bresmharn画圆算法思想,将确定直线运动模糊图像点扩展函数参数的方法扩展应用到旋转运动模糊图像模糊尺度的确定,讨论了傅里叶变换法、误差一曲线法和自相关法各自的可行性和有效性,给出了计算机仿真实验结果,证明了自相关法是确定旋转模糊图像PSF参数的一种有效可行的方法。     

Radon变换和全变分相融合的图像复原算法

图像复原的核心是点扩散函数的估计和直接去卷积算法,针对拍照过程中,相机和被拍摄物体由于相对运动而导致的图像退化问题,提出一种基于Radon变换和全变分相融合的图像复原算法。首先利用radon变换对图像退化模型参数进行估计,然后采用全变分算法复原退化图像,最后在Matlab 2012平台进行仿真实验对算法的性能检验。仿真结果表明,相对于其它图像复原算法,本文算法可以准确估计退化模型参数,获得了更加理想的图像复原效果,具有一定的实际利用价值。     

航天时间延迟积分CCD相机振动模糊图像的恢复

提出了一种对航天时间延时积分(TDI)电荷耦合器件(CCD)相机振动移变降质图像进行恢复的方法。首先介绍了TDI-CCD的工作原理及其对振动的敏感性,建立了TDI-CCD振动降质的点扩散函数(PSF)模型,指出振动对TDI-CCD相机的降质过程是空间移变的;然后提出了基于快速CCD的振动检测方法,在振动检测技术中,利用了一种改进的灰度投影算法计算振动参量;最后提出对降质图像进行逐行恢复的方法,并对模糊图像进行了恢复。分别对匀速直线运动和正弦振动进行了实验。用峰值信噪比(PSNR)作为评价标准,对恢复图像进行了评价。结果表明,匀速直线运动模糊图像的PSNR为33.98dB,恢复后其PSNR为41.14dB;正弦振动模糊图像的PSNR为39.68dB,恢复后其PSNR为45.12dB。     

多正则化混合约束的模糊图像盲复原方法

图像复原是一个长期的且极具挑战性的逆问题。为了实现模糊图像的盲复原,该文提出一种多正则化混合约束的模糊图像盲复原方法。首先,运用一种图像的局部结构提取策略(Local Structure Extraction Scheme, LSES)将图像中的大尺度图像边缘准确地提取出来。然后,在模糊核(Blur Kernel, BK)的估计阶段,将提取的大尺度图像边缘与前期研究中所提出的一种结合稀疏性和平滑特性的双重正则化约束模型相结合,实现模糊核更加准确的估计。在图像的复原阶段,为了得到高质量的复原图像,提出一种结合全变差(Total Variation, TV)模型和Shock滤波器不变特性的多正则化约束模型,从而实现模糊图像的清晰化复原。最后,通过半二次性的变量分裂策略对提出的模型进行最优化求解,能够在准确地估计出BK的同时得到高质量的复原图像。在人造的模糊图像和真实的模糊图像中进行了大量的实验,证明了所提方法的有效性,且与近几年的一些极具代表性的模糊图像盲复原方法相比,不仅主观视觉效果得到了显著的增强,而且客观评价指标也得到了明显的改进。     

基于参数估计的降晰函数辨识及图像复原算法

成像系统的点扩展函数(PSF)以及观测噪声,在一般应用过程中是未知信息,因此,点扩展函数的辨识是一个具有挑战性的世界难题.为解决实际工作中遇到的在已知降晰类型情况下的降晰函数辨识和降晰图像复原问题,提出了基于参数估计的降晰函数辨识及降晰图像复原算法.首先,由初始猜测给定降晰函数参数的变化范围和参数的增量步长;然后,最小化降晰图像和由相应点扩展函数及降晰图像得到的实验观测图像的差的Frobenius范数,以确定点扩展函数的参数,进而确定降晰图像的点扩展函数并对降晰图像进行复原.应用基于Wiener滤波的频域循环边界算法对降晰图像进行复原.实验结果表明:在降晰图像信噪比较高的情况下,降晰函数的辨识结果是可靠和准确的,有较好的复原效果.     

空间变化离焦模糊红外图像快速复原算法

为了提升空间变化离焦模糊红外图像的图像质量,提出了一种基于图像质量评价的快速复原算法。本文提出的方法首先对模糊图像采用不同点扩散函数对应的截断约束最小二乘法算法进行复原而获得多幅复原图像,并对复原图像进行去振铃;然后对复原图像中每个像素为中心的区域进行图像质量评价,将采用不同参数复原的图像以图像质量评价的结果进行组合以获得最终的复原图像。由于无需对模糊图像点扩散函数估计,且采用了空间域运算的截断约束最小二乘法算法进行图像复原,实验结果表明,本文提出的算法能够对空间变化离焦模糊红外图像进行快速复原,算法运行速度较基于点扩散函数估计的方法大幅提升。