有约束最小平方复原在图像复原中的应用

获取图像的过程中光学系统的像差、大气扰动、运动、散焦和系统噪音等因素会导致图像质量的下降即降质,会造成图像的模糊和变形。该文对图像复原所用的逆滤波、维纳滤波、约束最小平方复原原理进行了论述。维纳滤波复原图像需估计未退化图像和噪声功率谱,在实际中图像和噪声功率谱的比值很难估计,而信号和噪声的方差和期望容易获得,文章论述了在知道信号和噪声的方差和期望情况下实现对退化图像复原的有约束最小平方复原方法的基本原理。并通过实验仿真证明约束最小平方复原在参数选择适当的情况下复原效果优于维纳滤波。     

基于RGB通道下模糊核估计的图像去模糊

图像去模糊旨在从受损图像中恢复出清晰图像。由于模糊过程未知,精确地估计出模糊核函数,成为得到清晰复原图像的关键。对于彩色图像来讲,现存的方法只考虑在灰度域估计模糊核。事实上,各个通道的色彩分量图所受到的模糊核函数的影响是不同的。为此,提出一种获得更加精确的模糊核的方法,利用彩色图像的3个色彩通道(RGB channels)代替灰度域分别进行模糊核估计,并将估计出的模糊核应用到基于细稀疏表示的复原模型中进行去模糊处理。仿真实验表明,提出的方法比目前的方法能够获得更好的图像复原效果。     

基于局部分层模型和MAP估计的盲复原

提出了一种基于局部分层先验模型和最大后验估计的盲图像复原算法,其区别于一般的盲复原算法.用不同的先验模型刻画图像与点扩展函数的统计特性.在图像复原阶段,用局部分层模型解决图像及超参数估计问题:第一层局部高斯分布模型用于刻画图像先验统计特征;第二层模型用于对超参数的估计.在估计点扩展函数阶段.用全局平稳高斯模型约束点扩展函数.最后,基于最大后验估计思想.采用交替循环最小化的方式.同时进行原始图像、超参数和点扩展函数的估计.实验结果表明:盲图像复原算法对不同类型模糊和不同量级噪声退化的图像,均能取得很好的复原效果.     

具有噪声估计机制的偏差迭代图像复原

研究了Morozov偏差方程,将图像退化模型的Tikhonov正则化解构造Morozov偏差方程.用小波变换估计图像信号的噪声能量,并运用到Morozov偏差方程中,利用Morozov偏差原理迭代求取正则参数,从而得到正则化解.提出了一种具有噪声能量估计的偏差迭代图像复原正则化方法.实验表明:在图像信号噪声未知的情况下,该迭代方法的图像复原具有较快的计算收敛速度和较好的复原能力.     

基于倒频谱的无噪声运动模糊图像快速复原算法

针对当前运动模糊图像复原算法主要集中在非实时性研究,着重考虑算法的执行质量而不考虑算法执行效率的问题,提出了基于倒频谱的无噪声图像的快速复原算法.该算法对无噪声模糊图像进行倒频谱处理,从倒频谱图中直接得到图像的模糊方向和模糊距离.对于尺寸较大的图像,在执行倒频谱算法前先使用双线性插值算法实现图像压缩,再进行倒频谱操作.通过比较各种复原算法的执行效率及效果,采用维纳滤波对图像进行复原.通过对多幅模糊图像进行仿真复原试验,在获得了良好的复原效果的同时也取得了较高的执行效率.     

Lucy-Richardson与维纳滤波算法比较分析

图像复原在数字图像处理中有着非常重要的研究意义,目的在于去除图像中的噪声而不会丢失图像的细节信息,而图像模糊以及噪声同样是造成图像不清晰原因之一。实验通过对图像加入高斯噪声和运动模糊的先后次序不同,对Lucy-Richardson复原和维纳滤波复原算法进行比较,同时对加入噪声和模糊函数相同参数与顺序2种算法进行500次仿真实验。实验结果表明:当图像加入模糊函数再加入高斯噪声时,维纳滤波算法优于L-R算法,且在L-R算法迭代次数不断增加过程中,图像清晰度越来越差。当先对图像加入高斯噪声再加入模糊函数时,L-R算法复原效果比维纳滤波算法好;同时迭代次数的增加,L-R算法图像复原效果更好,PSNR更高。     

基于L-曲线正则化的MAP超分辨率图像复原

提出一种基于L 曲线正则化参数选择方法的最大后验 概率超分辨率图像复原算法. 该方法将最大后验概率估计和L-曲线正则化参数选择方法相结合, 可以有效地减少和去除复原图像中的噪声, 提高图像复原质量, 并具有较好的超分辨率复原能力.     

单画幅欠采样图像复原中的插值作用

采用直接复原方法和插值复原方法对单幅欠采样低分辨率模糊图像进行复原实验,以考察线性插值在图像复原中的作用.直接复原法是对采集到的欠采样低分辨率模糊图像直接用最大似然图像复原算法进行复原,不作任何预处理.插值复原法是先对图像进行插值预处理,增加像素数,提高图像采样分辨率,然后再用最大似然图像复原算法进行图像复原.结果是直接复原方法和插值复原方法对欠采样模糊图像的复原,效果相同,主观视觉和评价数据十分接近.这说明通常用于单画幅欠采样模糊图像复原预处理的线性插值没有起到提高复原效果的作用.     

多视点模糊图像复原方法研究

提出了基于多视点图像模糊核估计的复原方法.先给出了一种基于正则化保PSF路径的模糊核估计算法,将各向异性正则化方法引入模糊核估计的迭代过程中,在此基础上,为了降低噪声和保护图像边缘,又给出了基于保边缘的最大似然估计多视点去模糊方法.建立了多视点图像PSF路径之间的关系模型,确保多视点图像特征点对应关系.估计了两视点图像的PSF路径后,利用PSF路径对应关系,计算了其它视点图像的PSF路径.当获得所有视点图像的PSF路径和模糊核后,利用最大似然估计去模糊方法,得到了多视点去模糊图像.实验结果表明:该方法对多视点图像复原效果好,提高了三维重建精度.     

超声图像斑点抑制和边缘增强的异质扩散方法

证明了非锐化掩模滤波等价于具有Huber流导函数的PM异质扩散.基于最小可信尺度和局部尺度控制,提出一种用于对数压缩超声图像斑点噪声抑制的异质扩散(LSCAD)方法.该方法无需假设斑点统计分布,直接从一、二阶方向导数的局部特征估计噪声强度,并利用所估计的局部噪声设计可调扩散过程,能根据图像中斑点程度在任何位置或方向上停止.合成图像和临床B超图像实验证实,本法能有效抑制斑点噪声、增强组织边缘而不丢失特征细节.同时,将该方法与前人方法进行比较以验证其性能.     

一种基于模糊逻辑的图像自适应去噪算法

为克服单一使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息丢失,使图像变模糊的缺陷,提出一种新的基于模糊逻辑的图像自适应去噪算法.新算法通过分析像素不同方向邻域像素灰度值分布情况来检测脉冲噪声点,另外为更好地保持图像边缘等细节特征,使用改进MMEM(maximum-minimum exclusive median)算法对噪声像素点的灰度值进行估计.最后,新算法通过引入模糊逻辑规则,更加合理地进行噪声污染像素点的灰度值复原.仿真结果表明,与其他改进中值滤波算法相比新算法在去除脉冲噪声时能取得更好的效果.     

基于小波双立方插值的Bessel拟合图像复原算法

对模糊图像复原的目的在于对图像进行去模糊、去噪及建立在特征值基础上的矢量化处理,最大限度恢复原图像。本文提出了一种基于小波双立方配比插值的贝塞尔拟合图像边缘特征复原的新算法,在初始图像降质处理基础上通过小波双立方配比插值（Wavelet Bi-cubic）、双三次插值法得到融合样本图像,并在Canny边缘检测基础上提出对拟合边缘特征点的贝塞尔曲线拟合,最后将图像特征轮廓分别进行Delaunay剖分算法的矢量化处理,保留原始灰度色彩复原图像。实验对这三种方法的轮廓复原图像与原始清晰图像进行对比,由具体参数（PSNR、SSIM、FSIM以及运算时间TOC等）说明验证。实验结果表明,经由小波双立方配比插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原比双三次插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原效果要好,且明显缩短运算时间。     

一种改进的脉冲噪声的检测与滤除算法

依据脉冲噪声特点以及图像的像素关联性,提出了一种改进的脉冲噪声检测与处理算法。该算法首先依据脉冲噪声与其邻域多数像素在强度上具有明显差异的特点检测出疑似脉冲噪声点,然后再利用4个方向模板进一步区分疑似脉冲噪声点,最终建立脉冲噪声标记矩阵。之后,对检测到的脉冲噪声,提出了一种改进的加权中值滤波算法,该算法仅利用滤波窗口内的有效信号对窗口中心像素进行加权中值滤波,其中,加权系数的确定不仅依赖于像素间的灰度关联性,而且还依赖于像素间的位置关联性。实验结果表明,本文算法不仅可以准确检测和有效滤除图像中的脉冲噪声,而且还可以较好地保护图像中的细节。     

基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法及其应用

文章从传统的目标函数聚类方法的思想出发,在基于gλ模糊测度的聚类方法基础上,提出基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法,并给出基于统计特性的权值计算方法;分别利用图像的一维灰度特征与一维灰度直方图加权和二维灰度特征与二维灰度直方图加权,将2种加权的模糊聚类方法应用于图像分割;分别给出带有强高斯白噪声灰度图像和强黑白像素点噪声灰度图像的加权前后分割结果比较。     

基于B-Spline插值的自适应去噪方法

为了提高在高水平噪声下的去噪效果,提出了一种适合对受随机冲击噪声污染图像重建的两步去噪方法。利用图像的全局和局部信息来定位被噪声污染的像素,对被噪声污染像素利用基于B-Sp line插值的方法来进行重建,并且根据被污染像素周围像素的污染情况自适应地调整对其的加权因子。实验结果表明:通过B-Sp line插值来恢复被噪声污染像素的方法,对污染噪声的水平具有很好的鲁棒性,特别是在噪声水平高于50%的情况下,重建图像的峰值信噪比PSNR比传统方法平均可以提高2~3 dB。     

基于邻域均值的去椒盐噪声算法

为了改善图像效果,利用图像邻域相关性提出了一种适用于椒盐噪声的图像去噪滤波算法.首先利用最大最小法则检测出被椒盐噪声污染的像素点,然后将被污染像素点邻域中的8个像素点按距离远近分为两类,最后利用近距离邻域中未被污染像素灰度值的均值重构图像灰度值.当近距离邻域像素全部被污染时,以远距离邻域中未被污染像素灰度值的均值代替该点的灰度值.仿真结果表明,该算法具有较大的峰值信噪比,能有效地抑制椒盐噪声并保护图像的细节.     

织物纬斜检测图像光照不均匀的校正方法

为了解决在织物纬斜的检测过程中织物图像光照不均匀的问题,提出一种织物图像校正方法.首先,在每个像素点所处的列中,统计一个纬线宽度范围内像素值小于该点的个数,将统计结果作为该点的像素值;然后,按比例还原每个点的像素值,使每条纬线对应位置的像素值恢复到同一灰度水平;最后,把校正后的图像用Otsu法进行二值化,并与其他解决光照不均匀问题的经典方法进行对比.结果表明:文中方法能够很好地消除光照不均匀的影响,得到接近均匀光照下的二值图像.     

结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法

为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法. 该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理. 实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.     

一种高精度CCD测试系统的非均匀性校正方法

针对高精度光电耦合器件(CCD)测试系统中像素的非均匀性给测试结果带来较大误差的问题,根据引起图像像素非均匀性噪声的特性,建立了对应的图像模型.采用自适应阈值分割算法将图像二值化分离出有效使用像素,并提出了一种采用两点线性方法对非均匀性像素进行校正的算法.仿真实验采用高速面阵CCD采集由激光器发射的圆形光斑图像,并通过计算图像光斑的中心坐标进行了验证.结果表明,该算法能够将图像的复杂背景与光斑分离,可校正其像素的非均匀性,稳定光斑的像素灰度值.在相同条件下连续采集图像,图像光斑的中心坐标稳定.