匀速运动模糊图像恢复的离散化模型研究

图像恢复是图像处理领域的热点问题之一。利用导致图像退化的先验知识,沿着图像退化逆过程进行恢复。根据运动模糊图像的成像原理,建立了运动模糊图像的退化模型,结合图像复原的基本数学模型,运用积分变换以及微分数值化方法,建立了匀速运动模糊图像恢复的离散化过程,最后推导给出了匀速运动模糊图像恢复的离散化数学模型。该模型只利用了产生模糊的相关参数以及能够获取的退化图像信息,结果简单直接,对于后续相关算法设计提供了理论上的支撑。     

预光滑子正则化求解的图像修复策略

由于传感器噪声或者拍摄抖动,容易导致数字图像含有噪声,所以必须对模糊图像进行修复处理,本文针对正则化模型在图像修复中还存在的抗噪性能较差的问题,提出了一种预光滑子正则化求解的图像修复策略。首先采用软阈值对正则化去噪模型进行最优化求解,然后构建基于离散小波的多重网格,然后为了得到最优正则化参数,采用预光滑子策略对其最粗层进行优化,并采用软阈值方法消除残留的高频信息。算法仿真实验结果表明,本文提出的方法在大多数噪声水平下比其它方法表现更优秀,并且计算时间明显比其它方法更少。     

基于改进优先权的Criminisi图像修复算法的研究

图像的获取与应用已深入融入到人们的生活中,对破损图像的修复也显示出其重要的地位。基于Criminisi方法的图像修复方法是一种常用的图像修复算法,其既能够对划痕等小幅破损图像进行良好的修复,又能对大块破损的图像进行完好的修复。基于Criminisi方法的图像修复算法利用置信度与数据项来衡量待修复块的优先权,用于选取优先修复块。利用SSD函数从已知区域搜索优先修复块对应的最佳匹配块,对修复块进行修复。虽然Criminisi方法能够较好的完成大、小破损面积图像的修复。但其优先权函数存在不稳定的因素,随着修复的不断深入,容易出现优先权衡量出错的情况,使得算法的鲁棒性能不佳,修复图像质量下降。对此,本文提出了基于改进优先权的criminisi图像修复算法的研究,在Criminisi方法的基础上,对其优先权函数进行改进,使得算法的鲁棒性能以及修复图像的质量得以提高。实验结果表明,改进后的Criminisi图像修复算法具有更好的图像修复效果。     

最大灰度值轮廓点标记的模糊图像分频方法

图像分频技术是采用多尺度频谱分离方法实现对图像的特征分类,提高图像的识别和特征提取能力。传统的图像分频方法采用多窗谱估计方法,对具有复杂轮廓特征的模糊图像分频识别效果不好。提出一种基于最大灰度值轮廓点标记的模糊图像分频方法。采用多尺度Retinex算法对图像进行特征分类预处理,对模糊图像的灰度暗原色特征进行分解,基于最大灰度轮廓点标记实现对图像的分频算法改进。仿真结果表明,采用该方法进行图像分频处理后,能有效实现对模糊图像的降噪和增强,图像峰值信噪比提高了12.45d B,均方误差MSE降低了0.34,提高了图像的分辨力和对模糊图像的识别性能。     

过度曝光图像缺失信息修复算法

图像在过度曝光采集的情况下会因为光圈的进光量过大导致图像的细节关键信息缺失,研究过度曝光图像的缺失信息修复算法,为图像的细节特征分析奠定基础。传统方法采用图像小波尺度分解方法进行图像缺失信息修复,随着光圈的增大,对细节信息的修复效果不好,提出一种基于改进的小波包分解的过度曝光图像缺失信息修复算法。构建了过度曝光图像的纹理信息特征传导模型,采用Harris角点检测算法实现对过度曝光图像的灰度特征匹配,采用小波包分解方法对图像缺失信息进行位置和尺度信息的重构,实现缺失信息修复。仿真结果表明,采用该算法进行过度曝光图像修复,图像的细节特征得到准确有效复原,提高图像的识别能力。     

模糊图像的时频毗邻节点信息挖掘算法仿真

对模糊图像的信息获取是提高模糊图像信息输出的重要手段;传统的图像处理方法面对模糊图像时效果很差,提出一种模糊图像的时频毗邻节点信息挖掘实现方法,采用时频毗邻节点信息联合挖掘的方法,对模糊的图像采用两维信息挖掘的方法同时对图像信息进行提取,通过图像信息的耦合性,优化结果输出。采用一组多帧图模糊像进行挖掘实验,结果显示,采用时频毗邻节点信息联合挖掘方法,可以很好地从模糊的图像中提取出信息,具有很好的应用价值。     

模糊技术在遥感图像处理中的应用以及存在问题分析

模糊技术由于能处理不确定性中的模糊性,因而在遥感图像处理中得到了很好的应用。本文就模糊技术在遥感图像增强、遥感图像边缘检测和遥感图像分割这三个方面的应用进行分析与归纳,并研究了模糊技术在这三个应用方面存在的问题进行了研究。     

基于蚁迹跳变追踪算法的模糊图像恢复技术

模糊图像质量低,所提供的信息量少,所以对模糊图像的恢复方法是提高图像信息输出的重要手段。提出一种基于蚁迹跳变追踪的模糊图像恢复技术,采用蚁迹跳变追踪恢复的方法,对模糊图像在蚁迹寻源、蚁迹定位、蚁迹跳变恢复3个方面进行数据恢复实现,提取图像的多方面综合信息,由于同一图像的多帧之间在多方面均存在一定的对应关系,所以通过蚁迹跳变追踪恢复,可以实现模糊图像信息的恢复。采用一组间隔3帧动态模糊图像进行恢复实验比较,结果显示,采用蚁迹跳变追踪恢复方法,模糊图像中的有用信息被很好的提取出来,该方法可以在图像信息恢复中很好的应用。     

一种加权子空间分流拟合的图像全息修复算法

传统的子空间非纹理图像修复算法只考虑结构信息特征子空间,对小区域破损部分需要通过多维搜索,图像修复效果不好。提出一种基于加权子空间分流拟合的图像全息修复算法,采用阵列流型全息向量对两子空间进行相异性加权,同时考虑结构信息特征和纹理信息特征,并采用最大似然算法对图像区域像素元素实现分流拟合修复,拟合修复过程中避免了对小区域元素多维搜索,实现全息修复。仿真结果表明,采用该算法进行严重受损图像修复,修复效果较好,PSNR值和GPU加速效果都有明显提高,在处理处理破损图像中具有一定的优越性。     

基于非局域均值的模糊聚类图像去噪算法研究

本文介绍了医学图像,尤其是磁共振成像及噪声产生的原理,提出图像去噪的必要性,提出了基于非局域均值的模糊聚类滤波算法,通过仿真实验比较了非局域模糊聚类法、非局域均值法(NLM:Non-Local Mean)两种滤波算法,最终得出结果,通过非局域模糊聚类滤波算法可有效去除MRI图像的噪声,去噪后的图像清晰,无明显伪影,总体效果上要优于非局域均值滤波法。     

利用贫富差距原理进行图像边缘模糊增强的算法

针对Pal和King提出的模糊边缘检测算法需要多次试探取定渡越点值的缺陷,提出了一种改进的图像模糊边缘检测算法。根据计算贫富差距的原理来确定图像的渡越点值,之后利用模糊隶属函数将原图像映射到一个模糊特征平面;通过增强处理算子来扩大区域之间的差异,加强目标和背景之间的对比度;在对模糊矩阵进行逆变换图像后根据一定的判别准则提取图像的边缘。多幅图像的实验结果表明,该算法检测的边缘效果质量很高,且具有自适应性。     

雾天自然场景图像的色差补偿修复算法仿真

雾天自然场景图像受到浓雾噪点抑制导致色差,需要进行色差修复补偿,提高图像质量。提出一种基于光线滤波平滑处理的雾天自然场景图像的色差补偿修复算法。进行雾天自然场景的色差特征模型构建和雾天背景建模算法设计,采用光线滤波平滑处理方法进行色差补偿,通过光线滤波来获得能量函数的极小化解,实现图像去雾处理,提高了雾天场景图像的修复性能,提高图像成像质量。仿真实验结果表明,采用该算法进行浓雾环境下的自然场景图像色差补偿修复,性能较好,归一化最小平方误差较低,成像效果较好。     

基于小波阈值压缩的运动模糊图像去噪算法

强干扰环境下采集的模糊运动图像通常含有大量的噪声,难以进行有效的细节分析,需要进行图像降噪滤波处理。传统方法采用小波分析的图像细节滤波算法进行降噪,对运动场景下的图像角点偏移部分的降噪效果不好。提出一种基于小波阈值压缩的运动模糊图像去噪算法。构建模糊运动图像的小波分析模型,采用小波阈值压缩方法进行运动模糊图像的角点检测,形成具有角点的图层小波阈值压缩库,实现图像降噪滤波处理。仿真结果表明,采用该算法能有效实现图像去噪滤波,提高图像质量和峰值信噪比。     

图像修复技术

作为图像复原最重要的研究课题,图像修复技术旨在还原图像当中遗失或损坏的部分信息来让不知晓原图像的观察者察觉不到图像已经损坏。现如今,图像修复技术在图像处理,视觉分析,古画修复,图像特效等当中扮演了不可或缺的角色。本文试图从图像修复技术的概念出发,简述几种典型的图像修复算法,从而引出该技术在日常生活中的应用,最后指出图像修复技术还未曾解决的问题。     

基于深度学习的图像修复方法综述

图像修复是近年来的研究热点,根据已获得的图像内容恢复丢失的图像内容,在传统文化作品修复、图像编辑等领域应用广泛。本文对近年来该领域相关研究进行综述,首先从传统图像修复方法出发,分析其存在的问题,重点对基于深度学习的图像修复方法进行概述,包括基于卷积神经网络、生成对抗网络、循环神经网络的图像修复方法,介绍各种方法的原理与结构,总结基于深度学习的各类方法的适用范围及优缺点,最后对未来的研究方向及重点提出展望。     

匀速直线运动模糊图像的退化模型研究

本文分析并建立了匀速直线运动模糊图像的退化数学模型,研究了点扩展函数的计算方法.结合汽车碰撞试验,对匀速直线运动造成的图像模糊进行了模拟和恢复实验,取得了令人满意的效果.     

基于频谱图分析的PSF自动获取方法

运动模糊图像恢复讨论的是对运动物体所拍摄的模糊图像进行精确恢复,恢复的关键在于精确获取点扩展函数的参数。本文提出了一种点扩展函数自动获取方法,该方法通过计算机分析运动模糊图像频谱图,能够自动获取点扩展函数的运动方向和模糊长度,避免了人机交互的繁琐和不准确。通过实验仿真并与其他点扩展函数的参数获取方法做比较,验证了该方法的准确性和实用性。     

空中模糊目标图像边缘信息的融合与恢复方法

传统算法对空中模糊目标图像边缘特征的提取不理想,图像融合检测和边缘恢复效果不佳。提出空中模糊目标图像边缘信息的融合与恢复方法,在多尺度Markov随机场框架下,基于最大似然准则,引入信息度量因子,对空中模糊目标图像边缘信息融合规则进行优化指导,采用势函数逆变换的方法,得到重构的空中模糊目标融合图像。仿真实验中,相比于传统算法,改进算法图像边缘信息恢复准确度提高了63%,在细节信息包含量和实时性处理方面都有较强优势,在伪装模糊目标识别和目标精确检测等领域具有较好的应用价值。     

车载图像去模糊算法研究

分析了图像模糊的成因,介绍了车载图像去模糊技术方法的具体分类,在此基础上对车载图像去模糊算法进行了研究。对提高车载图像去模糊效果有参考价值。     

改进的曲率驱动降噪模型

在光照强度较弱的环境中获取的图像强度普遍较低,而且噪声严重,带有大量暗斑。曲率驱动与边缘停止相结合的非线性扩散模型,利用图像等照度线的曲率,可以对弱光下产生的暗斑起到较好的修复作用,利用边缘信息能够在降低噪声的同时保护图像边缘。本文在这一模型的基础上,利用弱光环境下获取的图像强度较低的特点,提出了一种改进模型,利用强度因子增强对暗斑的修复能力,试验结果显示,本文提出的改进有效。