基于改进PSF估计的车载复杂图像复原

针对车载视频图像中同时包含局部运动模糊和全局运动模糊,现有去模糊算法难以适用且效果差等问题,提出一种基于再模糊理论的复杂车载模糊图像复原方法。根据车载视频图像的特点把图像分割为车身和非车身区域,采用改进后的模糊参数估计算法,在车身区域图像块估算出的全局运动模糊参数,对整幅图像进行全局模糊恢复;对复原前后的非车身图像进行分块处理,利用复原前后图像块结构相似度(Structural Similarity,SSIM)和局部均方差的差异性,检测和提取出局部模糊区域;对提取的模糊区域进行复原后与清晰区域拼接融合,合成清晰的图像。与现有算法对比实验分析,所提算法取得了不错的效果,且复原后图像的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和SSIM表现良好。

基于非局部先验红外运动模糊图像复原方法

为了实现红外运动模糊图像复原,采用了基于红外图像的非局部稀疏先验约束建模方法。通过分析红外运动模糊成像特征,在盲反卷积框架下,提出了一种基于运动信息的图像非局部稀疏先验约束建模方法,通过计算图像的运动模糊核,进而复原运动模糊图像。结果表明,所提出的基于运动信息的图像非局部稀疏先验约束方法,针对性强,能有效地复原运动幅值较大的红外运动模糊图像;概率模糊检测、结构相似度和峰值信噪比均有不同程度的提高,尤其是峰值信噪比提高接近8%,且运动幅值越大,复原结果越明显。本研究为红外成像系统的应用打下了基础。

基于频率域点扩散函数的视频中运动模糊车牌复原与识别优化

车辆是刑事案件中常使用的工具,车牌识别是涉案车辆认定的重要依据之一,因此对运动模糊造成的车牌图像退化的复原是刑事技术工作的重要研究方向。文中提出一种基于频率域点扩散函数参数估计的车牌图像复原算法,运用二维离散傅里叶变换、Radon变换以及Wiener滤波算法解决监控视频视角下运动模糊车牌的复原问题。通过预处理对运动模糊图像进行灰度化和降噪,并对图像添加Hanning窗,进行二维离散傅里叶变换和对数运算,计算图像的功率频谱图,运用Radon变换对频谱图进行检测,估算模糊方向;对频谱图进行最小值计算,求模糊长度,完成对点扩散函数两个参数的估算。通过Wiener滤波算法进行图像反卷积,实现图像复原。针对传统频谱图估算模糊参数易受中央亮线干扰的问题,在离散傅里叶变换之前添加窗函数进行优化。使用道路监控拍摄的模糊图像,进行点扩散函数参数估计实验,同时与目前未加窗的方法进行对比,验证所提算法的复原效果。实验结果证明,所提算法在复原车牌图像语义信息方面具有优势,能为刑事图像技术领域模糊车牌复原提供方法补充。

基于生成对抗网络的运动模糊车牌图像复原方法

为解决汽车运动过快产生模糊导致车牌识别算法失效的问题,对深度学习的生成对抗网络去模糊方法进行了研究,提出了一种基于生成对抗网络的模糊车牌图像复原方法。主要思路为使用图像复原网络NAFNet中的NAFBlock替换DeblurGAN-v2生成器中的基本卷积块,并在特征提取网络中加入了高效通道注意力机制。对于原模型和修改后的模型,设计了四组不同模型消融实验。实验结果表明,提出方法在复原模糊车辆图像复原任务数据上,峰值信噪比为21.2624,结构相似度为0.6431,较好地解决了模糊车牌复原的问题。

运动模糊图像的运动模糊方向鉴别

曝光瞬间造成图像模糊的运动通常作为直线运动近似处理,若能找出模糊图像的运动模糊方向,并将之旋转到水平轴,则二维问题可简化为一维来处理,大大简化由模糊图像估计出运动模糊点扩散函数以及图像恢复的过程,并为图像恢复的并行计算创造有利条件。由于运动模糊降低了运动方向上图像的高频成分,沿着运动方向实施高通滤波(方向微分),可保证微分图像灰度值(绝对值)之和最小。基于此,本文利用双线性插值的方法,固定并适当选取方向微分的微元大小,构造出3×3方向微分乘子,得到了高效高精度的自动鉴别运动模糊方向的新方法,并通过数值实验进行了验证。

车辆运动模糊图像分块恢复的新方法

利用维纳滤波进行真实运动模糊图像恢复的过程中,振铃效应和局部恢复不理想的现象严重影响恢复结果,通过理论分析、实验对比以及研究真实运动模糊过程的特点,找出了问题发生的主要原因。提出采用人工边界补偿和分块恢复的方法来抑制振铃和局部不理想的现象,并给出了模糊参数与空间位置和速度的关系以及具体的分块策略。实验结果表明,所提出的边界补偿和分块恢复方法能很好地减少振铃效应,并保持整体图像恢复效果的一致性。

基于数字图像边缘特性的形态学滤波取证技术

针对数字伪造合成图像中最常用的模糊操作,本文提出了一种基于图像形态学滤波边缘特性的盲取证算法;该方法用同态滤波和形态学滤波的方法增强了模糊操作的图像边缘,分析了离焦模糊和人工模糊边界特点,利用离焦模糊和人工模糊的边缘特性实现了针对数字图像伪造的被动盲取证;实验表明,该方法能够有效地检测伪造数字图像的模糊操作痕迹,并能对已模糊操作的图像局部进行准确定位.

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。

基于局部标准差与显著图的模糊图像质量评价方法

为了有效地对模糊图像的质量进行评价,提出了基于局部标准差和显著图的无参考模糊图像质量评价方法。首先,针对待评价图像,利用高斯低通滤波器对其进行模糊化来构造参考图像。然后,利用图像的局部标准差和显著图两个特征在模糊化前后的变化情况,对原模糊图像的质量进行评价。最后分别在LIVE图像库和CSIQ图像库上对本文方法进行了验证,其中Pearson线性相关系数(PLCC)值分别达到了0.9315和0.9254,Spearman秩相关系数(SROCC)值分别达到了0.9258和0.8962。实验结果表明本文方法与当前公认性能优越的算法LPC-SI表现接近,且计算复杂度较低,耗时仅为其4.7%。

基于方向微分的运动模糊方向鉴别

在曝光的瞬间,造成图像模糊的被摄景物与相机的相对运动,虽可近似作为直线运动来处理,但模糊图像中的运动模糊方向未知。若能由模糊图像出发,估计出运动模糊方向,则可以通过图像旋转将运动模糊方向旋转到水平轴,这样图像恢复就可由2维问题转化为1维问题,这就大大降低了图像恢复的难度,并为图像恢复的并行计算创造了有利条件。为实现这一目的,将原图像看作是各向同性的一阶马尔科夫过程,提出了一种新的基于方向微分的运动模糊方向鉴别方法,该方法不仅可以高精度鉴别匀速运动、加速运动、振动等各种运动的模糊方向,而且具有鉴别范围大、鉴别精度高、稳定性好的优点。另外,为了具体实现这种鉴别,还给出了采用双线性插值或三次C样条插值进行方向鉴别的详细计算方法,其中双线性插值方法计算量小,但三次C样条插值方法的鉴别精度比双线性插值方法高,而且通过加权平均,还可进一步降低各种随机因素引起的鉴别误差,这不仅提高了鉴别精度,而且增强了运动模糊方向鉴别的稳定性,因此能够更加有效地进行方向鉴别。

用小波分层模拟铅笔画纹理

基于原图像根据亮度分层的思想,提出了一种应用小波变换得到不同分层的新方法。采用小波将一幅灰度化后的图像分解并分别对低高频信息进行重构,提取重构后的三幅高频信息,添加高斯噪声,应用运动模糊生成不同方向的纹理。将彩色图像进行霓虹处理,再进行反相计算和灰度化,生成铅笔画中的轮廓。将不同的纹理方向和轮廓图按照一定的方法进行叠加,得到铅笔画图像。实验结果表明,与以往算法相比,能够更快速地将输入图像转换为铅笔画,取得令人满意的效果。

基于坐标变换的相向运动图像模糊复原方法

针对递归计算自身产生的残差以噪声形式出现在复原后辐射状模糊图像上的问题,研究了一种通过坐标变换和空域点运算获得图像退化模型,进而对该模型求逆复原辐射状模糊图像的新方法.使用扇形网格进行了图像的重新采样,在此基础上,根据图像退化过程推导出了图像退化模拟矩阵;使用最小二乘法作为约束条件对重新采样的图像进行了复原.结果表明,该算法简单,复原图像清晰,可以用以进行图像辐射状模糊的复原.

基于虚拟显微镜技术的微操作工具Z方向定位方法研究

在前期研究工作的基础上提出了在微操作的拟实环境中基于虚拟显微镜技术用“试探法”求解微操作工具Z方向高精度定位问题 ,并针对其三个关键点—确定合理的模糊度判据、噪声处理、确定定位部位 ,进行了理论分析和实验验证 。

基于快速CCD位移探测的运动模糊图像的恢复

提出了一种可以对被任意形式的运动所造成的退化图像进行恢复的方法,给出了理论推导,并建立了一套实现系统。解决了以前的恢复方法存在的只能恢复特定运动形式(如匀速直线运动)的模糊图像的局限性问题。在主CCD曝光的同时,利用低分辨力的黑白快速CCD获得多帧图像,根据这些图像序列来计算位移,然后求得相对运动的瞬时速度,根据理论分析,点扩展函数和瞬时速度有着对应的关系,进而计算出模糊过程的点扩散函数(PSF),并用来RL迭代法来恢复模糊图像。实验结果表明,这种恢复方法对任意运动形式造成的模糊,能够得到较好的恢复效果。

二维均速运动模糊图像恢复问题的研究

从离散直观理念分析了二维匀速运动模糊图像的退化及恢复过程。由此自然推出其相关数学模型。并运用计算机模拟达到预期效果。

一种新的运动模糊图像超分辨力盲复原算法

研究了具有深度运动模糊效果的图像的复原算法.采用对运动模糊图像的傅里叶频谱进行Radon变换来估计运动模糊方向,在此方向上计算运动模糊图像的自相关来估计运动模糊长度,再以运动模糊方向和运动模糊长度为参量结合超分辨力图像复原处理算法对比较严重的运动模糊图像进行复原.结果表明,该综合性算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参量并取得较好的复原效果.

基于方向微分和加权平均的运动模糊方向鉴别

在曝光的瞬间,造成图像模糊的运动,可近似作为直线运动来处理,但在像平面中的运动模糊方向未知。将原图像视为各向同性的一阶马尔科夫过程,提出了一种新的运动模糊方向鉴别方法,即方向微分鉴别方法,可以高精度鉴别匀速运动、加速运动、振动等各种运动的模糊方向,具有鉴别范围大、稳定性好的优点,克服了Y.Yitzhaky方法的不足。高精度估计出运动模糊方向,则可以通过图像旋转将运动模糊方向旋转到水平轴,图像恢复因此由二维问题转化为一维问题,大大降低了图像恢复的难度,且为图像恢复的并行计算打下基础。文章给出了采用双线性插值或三次C样条插值进行方向微分的详细计算方法,其中双线性插值方法计算量小,而三次C样条插值方法鉴别精度比双线性插值方法高。采用加权平均措施,平均了引起鉴别误差的各种随机因素,提高了鉴别精度,增强了运动模糊方向鉴别的稳定性。

基于弱表层模型的降晰函数辨识与图像复原

针对常规正则化易产生过度平滑解的情况,采用了一种具有保边特性的弱表层模型。该模型因引入反映不连续性边缘的线过程,从而使平滑在边缘处得到有效抑制。对得到的非线性代价函数,采用一种混合退火策略交替迭代估计图像、线场和降晰函数。在确定线元阈值的选取中引入信噪比,使得在每次迭代中阈值根据图像复原情况进行更新,通过仿真合成图像实验,验证了该改进方法的有效性。

退化图像复原技术在天文图片处理中的应用

针对天文望远镜系统自身的焦散特性以及成像过程中高斯白噪声的影响,依据对透镜系统点扩散函数的先验知识,运用维纳滤波方法对退化的天文图片进行了复原处理。实验表明,这一方法能够对退化天文图片进行有效的复原,同时该处理方法对具有类似问题的光学成像系统的图像处理具有很好的借鉴意义。

激光气泡检测中图像的边缘正则化复原

基于光学成像的激光气泡检测已被广泛应用于工业领域,如气密性检测等。然而,检测图像的降质严重影响了测量的准确性。为了提高气泡检测的图像质量,提出一种估计动态调制传递函数进行边缘正则化的半盲图像复原法,采用客观图像的质量指标来对半盲解卷积算法进行约束,并将图像复原法与二值形态滤波比较。实验结果证明了该方法的有效性,由此可以得出该方法能有效提高激光气泡检测的成像质量,保留气泡检测图像的边缘细节,以达到更高的检测精度。