一种基于参考图频谱相关的模糊参数判别方法

对于模糊图像的复原,模糊模型参数判别的准确性是一关键,针对大尺度模糊图像有效细节信息的丢失,噪声等干扰对模型特征的减弱,以及实拍图像的频谱特征不明显等问题,提出了一种基于参考图像频谱相关性的模糊参数判别方法,将一幅清晰图像按照不同模糊参数进行模糊处理,并与待复原图的频谱进行相关性分析计算,以获得准确的模型参数。实验结果证明,该方法能够适应大尺度散焦模糊,具有较强的抗噪性并且适应实拍的散焦模糊图像复原。

模糊图像点扩散函数的亚像素精度离散化方法

快速准确的点扩散函数(PSF)估计方法,是获取良好模糊图像复原效果的前提。针对散焦模糊和匀速运动模糊的PSF在以往离散化实现过程中的近似误差问题,提出一种结合退化模型几何性质和亚像素估计的离散化方法,定义了近邻像素点的距离相关权值分配原则,并以此进行亚像素精度的估计,从而实现了PSF的离散化。实验结果表明该方法的估计精度有很明显的提高,并在主观视觉质量和客观图像清晰度评价函数、峰值信噪比(PSNR)、改善信噪比(ISNR)方面均优于传统方法。

自适应阈值HMRF模型超分辨率重建

针对Huber-Markov随机场作为图像先验进行MAP超分辨率重建时先验约束的有效性问题,通过分析重建过程中Huber惩罚函数与图像空间灰度变化分布特性的相互关系,提出一种根据图像空间灰度变化统计特性,在超分辨率重建迭代过程中动态确定Huber函数阈值的方法。实验结果表明,该方法可根据不同图像的边缘特性,自适应确定Huber惩罚函数阈值,在有效抑制噪声的同时,保持重建图像的边缘和细节信息。