梯度域和深度学习的图像运动模糊盲去除算法

针对传统图像去运动模糊方法易放大噪声,产生振铃效应等问题,提出一种基于梯度域和深度学习的图像运动模糊盲去除算法。该算法利用引导滤波和L0滤波对图像进行预处理,将预处理后的梯度域图像块送入设计的卷积神经网络进行训练;提取训练好的模型参数,实现模糊核估计与图像复原;在图像复原过程中使用TV正则项进行图像去模糊。与其他算法相比,该算法能有效地抑制振铃效应和减弱噪声,去运动模糊效果较好。     

一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法

在重点研究了具有非负和有限支持域的递归逆滤波器的盲图像复原算法(即NAS-RIF算法)的基础上,研究了一种通过高阶统计量HOS去除噪声的方法,抑制了高斯噪声,保留了更多的图像细节,并在算法的迭代过程中采用图像分割技术进一步精确图像的目标支持域,提高了该算法的应用范围.由仿真实验的结果可以看出,改进后的方法取得了比较好的复原效果.     

基于噪声估计与引导的低剂量CT图像盲去噪方法

提出了一种基于噪声特征估计与引导的低剂量CT盲去噪方法.首先,采用有监督特征学习的方式对输入图像的辐射剂量进行等级评估,并估计出图像潜在的噪声特征图.其次,提出了一种基于噪声引导的低剂量CT图像盲去噪模型,通过显性噪声特征引导的方式将噪声特征与原始图像进行融合,并采用残差编码-解码卷积神经网络实现CT图像噪声去除.实验结果表明,在真实数据集上噪声估计网络及特征融合网络能够大幅提升去噪网络的性能,并且在未知剂量CT图像去噪任务上取得了较好的去噪效果.     

小波框架下模糊图像复原方法研究

运用小波框架的复原法恢复运动模糊图像,在紧小波框架系统下,用正则化方法对模糊图像进行处理,将盲解卷积转化为极小问题,利用分裂Bregman迭代法求解去模糊图像。对直线匀速运动、曲线匀速运动和任意曲线运动模糊图像进行实验,取得了良好效果。     

基于中值滤波的椒盐含噪图像去噪方法

为了有效地去除图像中的椒盐噪声,提高图像的质量,利用中值滤波算法进行去噪处理.分析了椒盐噪声的特性,阐述了中值滤波算法的去噪原理和优缺点.通过实验从主观评价和客观评价两方面对比了中值滤波和几种典型的图像去噪方法对椒盐噪声的去噪效果,并进一步分析了不同窗口大小的中值滤波对椒盐噪声的去噪效果.实验结果表明,中值滤波算法能很好地去除图像中的椒盐噪声.     

基于Matlab/Simulink的盲均衡算法仿真实验

结合科研成果进课堂活动,利用Matlab软件中的Simulink模块设计了基于神经网络的数字信道盲算法仿真均衡实验。该实验以信号与系统课程中反卷积教学内容为切入点,将盲均衡算法的科研成果引入课堂教学。该文对盲均衡算法的原理和其与反卷积的关系进行了介绍,推导了状态方程,并给出了基于Simulink的算法仿真验证模型,最后对仿真结果进行了分析。教学实践证明,该实验促进了学生对反卷积知识和通信理论的理解。     

基于卷积神经网络去噪正则化的相位恢复算法

相位恢复问题是指仅从幅值测量中恢复原始信号.由于幅值测量中缺少相位信息，精确恢复原始信号困难，因此需要加入正则化项确保高精度重建原始信号.结合交替投影和卷积神经网络提出了基于卷积神经网络去噪正则化的相位恢复算法(NrPR＿DnCNN).所提算法将相位恢复问题转化为去噪和约束优化两个子问题，并利用l₁正则化快速梯度下降法交替求解.仿真结果表明：与BM3D＿PRGAMP算法相比，所提算法重构图像的峰值信噪比在二种高斯噪声水平上分别提高了2.08 dB和3.20 dB,验证了所提算法的有效性和鲁棒性；误差-迭代仿真结果验证了所提算法具有良好的收敛性.     

图像复原技术在车牌定位中的应用研究

主要对车牌定位预处理中的去噪、去模糊进行研究,简述图像退化、噪声滤除、运动模糊复原相关算法的研究和应用,借助MATLAB实验仿真软件对提出的算法进行实验研究。分析实验结果,提出对图像复原算法维纳滤波的改进;对比分析复原前后的车牌定位结果,突出车牌定位预处理(图像恢复)在车牌定位中的重要性。     

改进的Canny算子边缘检测算法研究

针对传统Canny算子边缘检测算法出现伪边缘或边缘丢失的缺陷,提出了一种采用统计滤波去噪和基于灰度的迭代法计算阈值的边缘检测算法。首先统计滤波并使用均值和方差去噪,避免出现如同高斯函数受噪声干扰的问题,保证图像边缘完整性;其次,使用灰度进行迭代计算确定阈值,改进了传统算法中人工确定的不足,使阈值更加准确,减少伪边缘和信息丢失的情况。通过大量实验对比和结果分析表明,改进后的算法与传统算法相比,可以提高边缘检测运行效率,使结果更加清晰、准确。     

模糊车牌号数字图像盲复原中基于变分的偏微分方程模型的应用

介绍了正则化方法盲复原模型的原理,对高斯模糊盲复原和运动模糊盲复原的效果进行了比较,得出了正则化方法盲复原模型算法实现简单的结论,将基于变分的偏微分方程模型应用于模糊车牌号数字图像盲复原中,利用改造的代价泛函处理模糊车牌号码,获得较好的实验效果.